季节趋势分解

w<-read.csv("BOGAMBNS.csv") x<-ts(w[,2],start=c(1959,1),freq=12)   #必须转化为时间序列格式

用stl函数直接做季节分解

bstl<-stl(x,"per") plot(bstl)

用HoltWinters函数做指数平滑或季节分解（这里趋势和水平结合起来相当于stl中的趋势项）

(b<-HoltWinters(z)) Holt-Winters exponential smoothing with trend and additiveseasonal component. Call: HoltWinters(x = z) Smoothing parameters:  alpha: 0.3631459  beta : 0  gamma: 0.1471577 Coefficients:            [,1] a   10.201568883 b    0.007386364 s1   1.828295210 s2   0.490514708 s3  -1.290317794 s4  -2.868805265 s5  -3.538925401 s6  -3.395452595 s7  -1.968874012 s8  -0.438333017 s9   0.843701055 s10  2.269410578 s11  2.681355284 s12  2.898755616 plot(b$fitted)

剔除季节因素

在剔除季节因素时，可以用decompose()函数 xd<-decompose(x) plot(xd) z<-x-xd$seasonal plot(z) plot(decompose(z)) 由此可以看出已消除季节影响因素。