আমি গণনা তথ্যগুলিকে ট্রেন্ড, মৌসুমী এবং অনিয়মিত উপাদানগুলিতে পচানোর জন্য স্টার () ব্যবহার করেছি। ফলাফলের প্রবণতা মানগুলি আর পূর্ণসংখ্যা নয়। আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে:
উত্তর:
গণনার ডেটা বিকৃতকরণের জন্য stl () ব্যবহার করে কোনও সহজাত সমস্যা নেই। তবে সচেতন হওয়ার একটি বিষয় হ'ল গড় বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে গণনা ডেটাতে সাধারণত একটি বর্ধমান বৈচিত্র থাকে। এটি প্রায়শই পচে যাওয়ার মৌসুমী এবং এলোমেলো উভয় উপাদানগুলিতে দেখা যায়। কাঁচা ডেটাতে stl () ব্যবহার করা এটিকে বিবেচনায় নেবে না এবং তাই প্রথমে আপনার ডেটার লোগারিদম (সম্পাদনা - বা বর্গমূল) নেওয়া ভাল।
ট্রেন্ডের মানগুলি আর পূর্ণসংখ্যার হয় না তা বিবেচ্য নয়। তারা পোইসন বিতরণে প্যারামিটারের মতো একইভাবে ভাবা যেতে পারে। যদিও পোইসন বিতরণ করা চলক অবশ্যই একটি পূর্ণসংখ্যা হতে পারে তবে এর অর্থ হওয়ার দরকার নেই।
তবে এর অর্থ এই নয় যে আপনি ট্রেন্ডের উপাদানটি মডেল করতে lm () ব্যবহার করতে পারেন। সময় সিরিজের মডেলিংয়ের ট্রেন্ডগুলির অনেকগুলি সমস্যা রয়েছে, কারণ উদ্দীপনা সম্পর্কিত এড়ানো খুব কঠিন হবে। আরও সাধারণভাবে লোকেরা প্রথমে সিরিজটি অবরুদ্ধ করে এবং তারপরে অবশিষ্ট অংশকে মডেল করে।