Rのplot.stlの範囲バーを解釈しますか？

範囲バーのplot.stl正確な意味を理解するのに苦労しています。この質問に関するGavinの投稿を見つけ、ドキュメントも読んで、分解されたコンポーネントの相対的な大きさを伝えることを理解していますが、それでもそれらがどのように機能するかは完全にはわかりません。

例えば：

データ：小さなバー、スケールなし季節的：フルバー、スケールが-0.6から0.2の範囲トレンド：別の小さなバー（データと等しいと思われる）、スケールなし残り：スケールが-1.5から0.5の中サイズのバー

関係の基礎が何であるか、なぜトレンドに規模がないのかはわかりません。私が試したstlとdecompose乗法と加法方法で同一の結果に。

以下に詳細を説明する例を示します。

> plot(stl(nottem, "per"))

そのため、上のパネルでは、バーを1単位の変動と見なすことができます。季節性パネルのバーはデータパネルのバーよりもわずかに大きいだけで、季節信号がデータの変動に比べて大きいことを示しています。言い換えると、ボックスがデータパネルと同じサイズになるように季節パネルを縮小すると、縮小された季節パネルの変動範囲はデータパネルの変動範囲に似ていますが、わずかに小さくなります。

次に、トレンドパネルを検討します。灰色のボックスは、データまたは季節パネルのいずれかよりもはるかに大きくなり、傾向に起因する変動が季節成分よりもはるかに小さく、結果としてデータ系列の変動のごく一部にすぎないことを示します。トレンドに起因する変動は、確率的コンポーネント（残り）よりもかなり小さくなります。そのため、これらのデータは傾向を示さないと推測できます。

ここで別の例を見てください：

> plot(stl(co2, "per"))

与える

このプロットのバーの相対的なサイズを見ると、トレンドがデータ系列を支配しているため、灰色のバーは同じサイズであることに注意してください。次に重要なのは、季節スケールでの変動です。ただし、このスケールでの変動は、元のデータで示された変動のはるかに小さいコンポーネントです。灰色のバーは他のパネルに比べて非常に大きいため、残差（残り）は小さな確率的変動のみを表します。

したがって、一般的な考え方は、灰色のバーがすべて同じサイズになるようにすべてのパネルをスケーリングした場合、各コンポーネントの変動の相対的な大きさ、および元のデータの変動の程度を判断できるということです。彼らが含まれていた。ただし、プロットは各コンポーネントを独自のスケールで描画するため、比較のために相対的なスケールを提供するバーが必要です。

これは役に立ちますか？