trenddecomp
構文
説明
では、特異スペクトル解析 (SSA) を使用してデータのベクトルのトレンドを検出します。この解析では、LT
= trenddecomp(A
)A = LT+ST+R
となるようにデータの加法分解が仮定されます。この分解では、LT
はデータの長期トレンドであり、ST
は単一または複数の季節的 (周期的) トレンドであり、R
は余りです。LT
は、A
と同じ長さのベクトルです。
SSA は、季節的トレンドの期間が不明である場合に役立つアルゴリズムです。SSA アルゴリズムは、入力データが等間隔であることを前提としています。
trenddecomp
の機能を対話的に使用するには、ライブ スクリプトに [トレンドの検出と除去] タスクを追加します。
例
入力引数
出力引数
ヒント
加法分解モデルは、季節変動が時系列をとおして比較的一定であるデータに適しています。季節変動が時系列のレベルに比例している場合に加法分解モデルを使用するには、分解前にデータに対して対数変換を使用します。
代替機能
参照
[1] Golyandina, Nina, and Anatoly Zhigljavsky. Singular Spectrum Analysis for Time Series. SpringerBriefs in Statistics. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34913-3.
[2] Cleveland, R.B., W.S. Cleveland, J.E. McRae, and I. Terpenning. “STL: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess.” Journal of Official Statistics 6 (1990): 3–73.
バージョン履歴
R2021b で導入