R语言进行时间序列分析

Question

依据此表格进行时间序列分解

源代码如下

install.packages("readxl")
install.packages("forecast")
library(readxl)
library(forecast)

# 读取Excel文件中的广告费用支出数据
advertise_data <- read_excel("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\南京理工大学\\R语言\\实验课\\实验五时间序列建模与分析\\实验五数据及代码\\advertise.xlsx")
advertise_data

# 创建数据框
data <- data.frame(
  Year = 2000:2010,
  Expenditure = c(88.1, 94.7, 102.1, 109.8, 118.1, 125.6, 132.6, 141.9, 150.9, 157.9, 162.6)
)

# 将年份转换为时间序列对象
ts_data <- ts(data$Expenditure, start = c(2000, 1), frequency = 1)

# 指数平滑
ets_model <- ets(ts_data)
ets_forecast <- forecast(ets_model, h = 5) # 预测未来5年

# 绘制指数平滑结果
plot(ets_forecast)

# 时间序列分解
ts_decomposition <- stl(ts_data, s.window = "periodic")

# 绘制时间序列分解结果
plot(ts_decomposition)

但是输出时在时间序列分解一步出现如下报错

Error in stl(ts_data, s.window = "periodic") : 
  序列没有周期，或其周期小于二

请分析原因并给出解决方案

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

错误信息指出 stl() 函数在处理时间序列 ts_data 时遇到问题，因为该序列没有被识别为具有周期性，或者其周期长度小于2。在时间序列分析中，stl() 函数通常用于季节性趋势分解，需要一个具有明确季节性模式的数据。

分析原因：

1. 数据可能没有明显的季节性，例如，你的数据集是每年的广告支出，而不是按季度或月度收集，所以可能不存在季节性。
2. 数据集太短，可能不足以检测到季节性周期。stl() 需要足够多的观察值来确定季节性模式。

解决方案：

1. **确认季节性：**检查数据是否有明显的季节性模式。如果你的数据确实没有季节性，可以跳过季节性分解步骤，直接进行趋势和残差分析。

2. **增加数据点：**如果可能，尝试获取更多的数据点，以便更好地检测潜在的季节性。

3. **使用其他方法：**如果数据确实没有季节性，你可以考虑使用 decompose() 函数进行趋势分解，或者使用 forecast::auto.arima() 进行非季节性的时间序列预测。

修改后的代码示例（跳过季节性分解）：

# 跳过季节性分解
ts_decomposition <- decompose(ts_data)

# 绘制分解结果
autoplot(ts_decomposition)

或者仅做趋势和残差分析：

# 趋势分析
trend <- ts_decompose(ts_data)$trend
# 残差分析
residuals <- ts_decompose(ts_data)$residuals

# 绘制趋势和残差
par(mfrow = c(2, 1))
plot(trend, main = "Trend")
plot(residuals, main = "Residuals")

这样，你可以避免因数据缺乏季节性而产生的错误。