Time series decomposition works by

Time series decomposition works by splitting a time series into three components: seasonality, trends and random fluctiation. To show how this works, we will study the decompose( ) and STL( ) functions in the R language.Understanding DecompositionDecompose One Time Series into Multiple SeriesTime series decomposition is a mathematical procedure which transforms a time series into multiple different time series. The original time series is often split into 3 component series:Seasonal: Patterns that repeat with a fixed period of time. For example, a website might receive more visits during weekends; this would produce data with a seasonality of 7 days.Trend: The underlying trend of the metrics. A website increasing in popularity should show a general trend that goes up.Random: Also call “noise”, “irregular” or “remainder,” this is the residuals of the original time series after the seasonal and trend series are removed.Additive or Multiplicative Decomposition?

Results (Indonesian) 1:

Deret waktu dekomposisi bekerja dengan membelah serangkaian waktu menjadi tiga komponen: musiman, tren dan fluctiation acak. Untuk menunjukkan cara kerja ini, kita akan mempelajari terurai () dan STL () fungsi dalam bahasa R.


Memahami penguraian

terurai One Time Series ke Beberapa Series
seri dekomposisi Waktu adalah prosedur matematika yang mengubah serangkaian waktu menjadi beberapa seri waktu yang berbeda. Waktu serial aslinya sering dibagi menjadi 3 seri komponen:
Musiman: Pola yang berulang dengan periode waktu yang tetap. Sebagai contoh, sebuah situs web mungkin menerima lebih banyak kunjungan selama akhir pekan; ini akan menghasilkan data dengan musiman 7 hari.
Trend: Kecenderungan yang mendasari metrik. Sebuah situs web meningkat popularitasnya harus menunjukkan kecenderungan umum yang naik.
Acak: Juga sebut “kebisingan”, “tidak teratur” atau “sisa,” ini adalah residual dari time series asli setelah seri musiman dan tren dihapus.
Aditif atau multiplikatif penguraian?

Results (Indonesian) 2:

Dekomposisi Time Series bekerja dengan memecah seri waktu menjadi tiga komponen: musim, tren, dan fluctiation acak. Untuk menunjukkan bagaimana ini bekerja, kita akan mempelajari fungsi detulis () dan STL () dalam bahasa R.

Memahami dekomposisi

Dekomposisi satu Time Series ke beberapa seri
Dekomposisi waktu seri adalah prosedur matematika yang mengubah seri waktu menjadi beberapa seri waktu yang berbeda. Seri waktu yang asli sering dibagi menjadi 3 seri komponen:
Musiman: pola yang diulang dengan jangka waktu yang tetap. Misalnya, situs web mungkin menerima lebih banyak kunjungan selama akhir pekan; ini akan menghasilkan data dengan musim 7 hari.
Tren: tren dasar metrik. Sebuah website meningkat popularitasnya harus menunjukkan kecenderungan umum yang naik.
Random: juga memanggil "noise", "tidak teratur" atau "sisa," ini adalah residu dari seri waktu asli setelah musiman dan tren seri dihapus.
Aditif atau dekomposisi Multiplicative?