删除趋势和季节性时间序列Python

Question

我有一个时间序列数据，我需要从中删除趋势和季节性组件。我想知道我是否可以在Python中使用seasonal_decompose（）函数并提取残差，如下所示：

result =  seasonal_decompose(self.series, model='additive',freq=frequency) 
residual = result.resid

或者我应该应用熟知的去趋势和去季节化方法（例如通过差分），如果我在哪里应用这些方法，我应该首先趋势，然后去延长，反之亦然？

Answer 1

正如No free lunch theorem所暗示的那样，没有任何通用模型可以在任何类型的数据上击败所有其他模型。除了你已经尝试过的季节性分解之外，你一定要尝试差分和Seasonal ARIMA。模型选择的标准是在数据上执行模型。使用ARIMA，您无需降低趋势。看看this comprehensive tutorial。