STL s.windowの幅を設定する基準

を使用RしてSTL分解を実行s.windowし、季節成分がどれだけ速く変化するかを制御します。値を小さくすると、より迅速に変更できます。季節性ウィンドウを無限に設定することは、季節性成分を強制的に周期的にすることと同等です（つまり、年間を通して同一）。

私の質問：

1. 毎月の時系列（頻度が等しい）がある場合、どの基準を使用して設定する必要がありますか？$12$s.window

2. それと時系列周波数の間にリンクはありますか？

1. 問題は、それが毎月のデータであるか、毎週のデータであるかではなく、季節性がどのくらい速く変化するかです。季節パターンが時間を通じて一定であると考えられる場合は、このパラメーターを大きな値に設定して、データ全体を使用して分析を実行する必要があります。逆に、季節パターンが急速に進化する場合は、このパラメーターを減らして、最近のデータのみを使用するようにして、関連性のない古い季節パターンの影響を受けないようにします
2. このパラメーターは、時系列周波数にリンクされていません。

また、このすべてを非常に明確に説明している元の論文STL：A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loessを読むことをお勧めします 。