季节变动预测法r代码

季节变动预测法是一种用于预测时间序列数据中季节性变动的方法。在R语言中，可以使用forecast包中的seasonal函数来实现。

首先，我们需要加载forecast包，并准备时间序列数据。假设我们有一组按日期排列的销售数据，可以使用ts函数将其转换成时间序列对象。

# 加载forecast包
library(forecast)

# 准备时间序列数据
sales <- c(10, 15, 12, 16, 18, 20, 25, 22, 24, 30, 35, 32)
sales_ts <- ts(sales, frequency = 4)  # 假设每年有4个季度

接下来，我们可以使用seasonal函数来拟合季节变动模型，并进行预测。这里我们设定季节周期为4，即每年有4个季度。

# 拟合季节变动模型
model <- stl(sales_ts, s.window = 'periodic')
seasonality <- decompose(sales_ts)$seasonal

# 预测季节变动
forecast_seasonality <- forecast:::seasonal(model)

最后，我们可以将预测的季节变动与原始数据相加，得到最终的预测结果。

# 得到季节调整后的数据
adjusted_data <- sales_ts - seasonality + forecast_seasonality$seasonal

# 输出预测结果
predict <- forecast(adjusted_data)  # 使用forecast函数进行预测
print(predict)

这样就可以使用季节变动预测法进行时间序列预测了。当然，在实际应用中，我们可能还需要对模型进行评估和调整，以提高预测准确性。