检测 R 中日常数据的季节性

Question

我有一个简单的 tibble TIB 包含一个日期和现象的度量（比如说，在那个日期收到的网站流量）：

     dmy          traffic
 1 2019-01-29   0.6
 2 2019-01-30   0.7
 3 2019-01-31   0.7
 4 2019-02-01   0.8
 5 2019-02-02   0.8
 6 2019-02-03   0.8
 7 2019-02-04   0.7
 8 2019-02-05   0.7
...

这包括总共 400 多个观察结果（大约 1.5 年的数据）。

我把它转换成时间序列对象：

TSTIB<-ts(as.data.frame(TIB))

我现在想知道这组数据中是否存在周期性/季节性。我如何在 R 中做到这一点？具体来说，我试图弄清楚每 X 次是否会出现流量峰值或下降，以及 X 的值。

我尝试了findfrequency(TSTIB)，它给了我 1，但我不确定如何解释它，或者这是否正确。

我也跑了spectrum(TSTIB)，由于某种原因它给了我这个消息：

在 xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log = log, recycle = TRUE) : 240 y 值

即使我在数据集中没有任何 0 值。

Answer 1

您可以使用分解。当你绘制它时，你可以很好地看到观察到的时间序列、趋势、季节性分量和随机性。您可以使用 $seasonal 访问季节性数据。

TSTIB.decomp <- decompose(TSTIB)
plot(TSTIB.decomp)
TSTIB.decomp$seasonal