Critères de définition de la largeur de la fenêtre STL

Utilisé Rpour effectuer la décomposition STL, s.windowcontrôle la vitesse à laquelle la composante saisonnière peut changer. De petites valeurs permettent un changement plus rapide. Définir la fenêtre saisonnière sur infini équivaut à forcer la composante saisonnière à être périodique (c.-à-d. Identique sur plusieurs années).

Mes questions:

Si j'ai une série chronologique mensuelle (c'est-à-dire une fréquence égale à ), quels critères faut-il utiliser pour établir ? $12$ s.window
Y a-t-il un lien entre cela et la fréquence des séries chronologiques?

r time-series trend seasonality

— Lisa Ann
source

Le package stlplus pour R a une plot_seasonalfonction qui peut être utilisée pour générer un tracé de sous-série de cycle afin de calibrer visuellement s.window. Le document original auquel RockScience a lié contient des informations sur la façon d'utiliser ce tracé.

— seiche

@cttlfsh Merci de l'avoir signalé. Lorsque j'essaie de suivre le lien vers le document, il est introuvable. Pourriez-vous nous citer son titre et ses auteurs afin que les lecteurs puissent le retrouver?

— whuber

La question n'est pas de savoir s'il s'agit de données mensuelles ou hebdomadaires, mais de la rapidité avec laquelle la saisonnalité évolue. Si vous pensez que le modèle saisonnier est constant dans le temps, vous devez définir ce paramètre sur une grande valeur, afin d'utiliser toutes les données pour effectuer votre analyse. Si à l'inverse, le schéma saisonnier évolue rapidement, réduisez ce paramètre pour n'utiliser que les données récentes afin que votre analyse ne soit pas affectée par l'ancien schéma saisonnier qui n'est plus pertinent
Ce paramètre n'est pas lié à la fréquence de la série chronologique.

Je veux également recommander de lire le document original qui explique tout cela très clairement STL: Une procédure de décomposition saisonnière basée sur Loess .

— RockScience
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