用季节差分去除季节性趋势
对于具有季节性趋势的时间序列，可以通过季节差分来去除这些周期性模式。例如，月度数据常呈现明显的 12 个月模式。在这种情况下，与其关注每月之间的变化（往往主要受季节模式影响），不如关注逐年之间的行为变化更有意义。
函数 diff(..., lag = s) 会计算滞后 s 的差分，或长度为 s 的季节性变化序列。对于月度或季度数据，合适的 s 值分别为 12 或 4。diff() 函数的默认参数为 lag = 1，即一阶差分。与之前类似，经过季节差分后的序列将比原序列少 s 个观测值。
本练习是课程的一部分
R 中的时间序列分析
练习说明
- 时间序列
x已加载，并在旁边的图中显示，数值范围从 -10 到 +10 以上。对x应用diff(..., lag = 4)，将结果保存为dx。 - 使用
ts.plot()显示变换后的序列dx，并注意其垂直范围变得更为收敛。 - 分别对
x和dx调用两次length()，计算它们的观测值数量。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Generate a diff of x with lag = 4. Save this to dx
dx <-
# Plot dx
# View the length of x and dx, respectively