只使用原生seasonal_decompose的statsmodel中的代码python

原生的seasonal_decompose函数是statsmodels库中的一个时间序列分解函数，用于将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。

该函数的使用方法如下：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 假设有一个时间序列数据ts
result = seasonal_decompose(ts, model='additive', period=12)

参数说明：

• ts：要进行分解的时间序列数据。
• model：分解模型，可选值为'additive'（加法模型）或'multiplicative'（乘法模型），默认为'additive'。
• period：季节性周期的长度，用于确定季节性部分，默认为None，表示自动检测周期。

函数返回一个DecomposeResult对象，其中包含了分解后的趋势、季节性和残差部分。可以通过以下方式获取各个部分的数据：

trend = result.trend  # 趋势部分
seasonal = result.seasonal  # 季节性部分
residual = result.resid  # 残差部分

seasonal_decompose函数的应用场景包括：

• 时间序列数据的趋势分析：通过分解时间序列数据，可以更好地理解数据的趋势变化。
• 季节性分析：可以将季节性部分提取出来，用于分析季节性的周期性变化。
• 异常检测：通过分析残差部分，可以发现异常值或异常模式。

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