Я использовал stl () в R, чтобы разложить данные счетчиков на трендовые, сезонные и нерегулярные компоненты. Результирующие значения тренда больше не являются целыми числами. У меня есть следующие вопросы:
Не существует внутренней проблемы с использованием stl () для десезонализации данных подсчета. Одна проблема , чтобы быть в курсе , однако, что данные счета обычно имеет большее отклонение как среднее значение увеличивается. Это часто наблюдается как в сезонных, так и в случайных элементах разложения. Использование stl () для необработанных данных не учитывает это, и, следовательно, лучше всего сначала взять логарифм (правка - или квадратный корень) ваших данных.
Неважно, что значения тренда больше не являются целыми числами. Их можно рассматривать аналогично параметру в распределении Пуассона. Хотя распределенная переменная Пуассона должна быть целым числом, среднее значение необязательно.
Однако это не обязательно означает, что вы можете использовать lm () для моделирования компонента тренда. Существует много подводных камней при моделировании тенденций во временных рядах, поскольку ложных корреляций будет очень трудно избежать. Чаще всего люди сначала снимают серию, а затем моделируют остаточную часть.