“NA”导致R中添加剂时间序列的分解

我在试着理解我的“加法时间序列分解”图。这里是我的代码：“NA”导致R中添加剂时间序列的分解

dbs_discs <- ts(RC$Disconnects, frequency =12, start=c(2013,1)) 
discs_dbs <- decompose(dbs_discs) 
plot(discs_dbs) 
discs_dbs

和我的结果：

$trend 
      Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov  Dec 
2013  NA  NA  NA  NA  NA  NA 301.8891 302.4746 302.6317 303.1842 304.2663 304.2212 
2014 304.6779 306.3847 309.0182 310.5303 309.9420 309.1160 307.1276 304.2277 302.4454 301.2108 300.1494 299.7908 
2015 299.5936 299.2328 298.4888 297.8479 297.3363 296.2674  NA  NA  NA  NA  NA  NA

其结果是，我的趋势图显示什么绘制，直到2013年中期有为什么它显示NA理由吗？这是什么意思？为什么没有价值？

谢谢！

来源

2015-10-18 Jane Lee

看起来decompose函数使用12个月的双向移动平均来确定系列的趋势分量。（请参阅?filter和decompose下的代码）。也就是说，2013年7月的趋势值将是6个月前和6个月后（包括）的移动平均值。

如果你想执行趋势周期分解，但不想削减你的端点，也许值得看看mFilter包，它实现了几个过滤器。请注意，基本上所有趋势周期分解都存在终点问题（即错误趋势和周期），因此购买者应注意。

来源

2015-10-18 08:06:31 Jim

谢谢吉姆。这真的很有帮助。我还发现了STL函数，它可以分解我的时间序列数据而不给我任何NAs。你知道有什么不同吗？谢谢 –

“NA”导致R中添加剂时间序列的分解

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