分解函数 in - R 编程语言

分解函数（decomposition function）通常用于拟合或预测时间序列数据，它可以将时间序列分解成三个独立的部分：趋势（trend）、周期性（seasonality）和随机波动（random fluctuations）。

在 R 编程语言中，我们可以使用 decompose() 函数来实现时间序列的分解。接下来我们将介绍如何使用该函数进行时间序列分解。

准备工作

首先，我们需要导入 stats 包，该包包含了 decompose() 函数。代码如下：

library(stats)

接下来，我们将使用一个示例数据集 AirPassengers，该数据集包含了1949年到1960年每个月的乘客人数数据。代码如下：

data("AirPassengers")

分解时间序列

接下来，我们使用 decompose() 函数对时间序列进行分解。代码如下：

decomposed.ts <- decompose(AirPassengers)

该函数返回一个对象，其中包含了原始时间序列、趋势、周期性和随机波动等信息。我们可以通过该对象的成员变量来获取这些信息。代码如下：

# 原始时间序列
original.ts <- decomposed.ts$x

# 趋势
trend.ts <- decomposed.ts$trend

# 周期性
seasonal.ts <- decomposed.ts$seasonal

# 随机波动
random.ts <- decomposed.ts$random

绘制分解结果

最后，我们可以使用 ggplot2 包来绘制分解结果。代码如下：

library(ggplot2)

# 绘制原始时间序列和分解后的趋势
ggplot(mapping = aes(x = time(original.ts), y = original.ts)) +
  geom_line(color = "blue") +
  geom_line(mapping = aes(y = trend.ts), color = "red") +
  labs(title = "AirPassengers Time Series Decomposition", x = "Year", y = "Passenger Count")

该代码会绘制一个图表，其中包含了原始时间序列和分解后的趋势。图表如下：