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。