季节性分解
Seasonal Decomposition
当我使用来自 statsmodels 的季节性分解方法分解时间序列时，我遇到了建模数据 head/tail 中缺少值的问题。
这是由于季节性方法默认采用对称移动平均法。
statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose(x, model='additive', filt=None, freq=None, two_sided=True, extrapolate_trend=0)
为了解决这个问题，我必须通过一个过滤器，但到目前为止我还不知道是哪一个。
谁能帮帮我？在我的数据末尾至少有值对我来说很重要。
阅读the statsmodels documentation：
two_sided: The moving average method used in filtering. If True (default), a centered moving average is computed using the filt. If False, the filter coefficients are for past values only.
"If False, the filter coefficients are for past values only"：所以看起来如果你愿意切换到单边过滤器，你会在数据末尾获得所有值，你说这是必不可少的。
当我使用来自 statsmodels 的季节性分解方法分解时间序列时，我遇到了建模数据 head/tail 中缺少值的问题。
这是由于季节性方法默认采用对称移动平均法。
statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose(x, model='additive', filt=None, freq=None, two_sided=True, extrapolate_trend=0)
为了解决这个问题，我必须通过一个过滤器，但到目前为止我还不知道是哪一个。
谁能帮帮我？在我的数据末尾至少有值对我来说很重要。
阅读the statsmodels documentation：
two_sided: The moving average method used in filtering. If True (default), a centered moving average is computed using the filt. If False, the filter coefficients are for past values only.
"If False, the filter coefficients are for past values only"：所以看起来如果你愿意切换到单边过滤器，你会在数据末尾获得所有值，你说这是必不可少的。