decomposition <- seasonal_decompose(d, model = "additive")

`seasonal_decompose()` 是 R 语言中的一个函数，用于将给定的时间序列数据 `d` 进行分解成三个基本组成部分：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机成分（Random）。这个函数的语法如下：

decomposition <- seasonal_decompose(d, model = "additive" | "multiplicative")

其中：
- `d` 是一个时间序列对象，通常是通过 `ts()` 函数创建的。
- `model` 参数指定分解模型，有两个选项：
- `"additive"`：适用于季节性变化不大，每个周期内各值之和大致相等的情况。例如，如果每个月的销售额相对稳定，只是总量在逐季增加。
- `"multiplicative"`：适合季节性变化较大，各周期内值的乘积保持相对稳定的情况。例如，每年的假期旅游人数可能会逐年增长，但增长率保持相对一致。

当你运行这行命令后，`decomposition` 就会是一个包含四个元素的对象：`trend`、`seasonal`、`residual` 和 `call`。你可以分别查看这些组件来理解你的原始数据结构。

相关问题

res = sm.tsa.seasonal_decompose(temp, period=1440, model="add")

This code uses the seasonal_decompose function from the statsmodels.tsa module to perform seasonal decomposition on the time series data stored in the temp variable. The period parameter is set to 1440, which indicates that the data has a seasonal cycle of 1440 time units (e.g. minutes, hours, days). The model parameter is set to "add", which indicates that the seasonal component is additive rather than multiplicative. The function returns a DecomposeResult object that contains the trend, seasonal, and residual components of the time series data.

seasonal_decompose函数例子

好的，以下是一个使用`seasonal_decompose`函数进行时间序列分解的例子：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个时间序列
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020', freq='D')
data = pd.Series(range(len(date_rng)), index=date_rng)

# 使用seasonal_decompose进行时间序列分解
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive', period=7)

# 打印分解出来的三个部分
print(decomposition.trend)
print(decomposition.seasonal)
print(decomposition.resid)

上述代码将会分解出`data`这个时间序列的趋势、季节性和残差三个部分，并将它们分别打印出来。`seasonal_decompose`函数的第一个参数是要分解的时间序列，第二个参数`model`是指定分解模型，这里采用的是加法模型。第三个参数`period`是指定季节周期的长度，这里设为7表示一周。