タグ付けされた質問 「decomposition」

2つの季節成分を含む時系列があり、その系列を次の時系列成分（トレンド、季節成分1、季節成分2、不規則成分）に分解したいと思います。私の知る限り、Rでシリーズを分解するためのSTL手順では、季節成分は1つしか許可されないため、シリーズを2回分解してみました。まず、次のコードを使用して、頻度を最初の季節成分に設定します。 ser = ts(data, freq=48) dec_1 = stl(ser, s.window="per") 次に、dec_1次のように頻度を2番目の季節成分に設定することにより、分解された系列の不規則成分（）を分解しました。 ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336) dec_2 = stl(ser2, s.window="per") このアプローチには自信がありません。また、複数の季節性を持つシリーズを分解する他の方法があるかどうかを知りたいです。また、tbats()R 予測パッケージの関数を使用すると、複数の季節性を持つシリーズにモデルを適合させることができますが、それを使用してシリーズを分解する方法はわかりません。

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

私は、計量経済学でフリッシュ・ウォーの定理を教えることになっていますが、これは勉強していません。 私はその背後にある数学を理解しており、「他のリグレッサの影響を「排除」する場合、多重線形モデルから特定の係数に対して得られる係数が単純回帰モデルの係数に等しい」という考えも願っています。したがって、理論的なアイデアは一種のクールです。（私が完全に誤解した場合、訂正を歓迎します） しかし、それはいくつかの古典的/実用的な使用法を持っていますか？ 編集：私は答えを受け入れましたが、他の例/アプリケーションをもたらす新しいものを喜んで持っています。

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition