मैंने ट्रेंड, मौसमी और अनियमित घटकों में गणना डेटा को विघटित करने के लिए R में stl () का उपयोग किया। परिणामी प्रवृत्ति मान अब पूर्णांक नहीं हैं। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं:
जवाबों:
डेटा की गणना करने के लिए stl () का उपयोग करने के साथ कोई अंतर्निहित समस्या नहीं है। हालाँकि इससे अवगत होने के लिए एक मुद्दा यह है कि गणना के आंकड़ों में आम तौर पर बढ़ रहे बदलाव के रूप में होता है। यह अक्सर विघटन के मौसमी और यादृच्छिक तत्वों दोनों में देखा जाता है। कच्चे डेटा पर stl () का उपयोग करने से इस पर ध्यान नहीं दिया जाएगा, और इसलिए यह सबसे अच्छा हो सकता है कि पहले आप अपने डेटा का लघुगणक (संपादित करें - या वर्गमूल) लें।
इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि प्रवृत्ति मूल्य किसी भी अधिक पूर्णांक नहीं हैं। उन्हें पोइसन वितरण में पैरामीटर के समान तरीके से सोचा जा सकता है। हालांकि एक पॉइसन वितरित चर एक पूर्णांक होना चाहिए, मतलब होने की जरूरत नहीं है।
हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि आप प्रवृत्ति घटक को मॉडल करने के लिए lm () का उपयोग कर सकते हैं। समय श्रृंखला में मॉडलिंग के रुझानों में कई नुकसान हैं, क्योंकि सहज सहसंबंधों से बचना बहुत मुश्किल होगा। आमतौर पर अधिक लोग पहले श्रृंखला को रोकते हैं और फिर अवशिष्ट भाग को मॉडल करते हैं।