1. https://blog.csdn.net/howardge/article/details/41979119
接下來我們來分解時間序列，時間序列分爲：非季節性數據和季節性數據
一個非季節性時間序列：包含一個趨勢部分和一個不規則部分。分解時間序列即爲試圖把時間序列拆分成這些成分，也就是說，需要估計趨勢的和不規則的這兩個部分。
一個季節性時間序列：包含一個趨勢部分，一個季節性部分和一個不規則部分。分解時間序列就意味着要把時間序列分解稱爲這三個部分：也就是估計出這三個部分。
上述示例充分展示了時間序列的多模型加和性，該屬性也是時間序列的一個很重要的屬性，每拿到一個時間序列，我們首先需要判斷該時間序列是否可以用相加模型來描述，在確定了加和屬性後去考慮如何分解時間序列，以下舉一個例子說明
左圖時間序列看上去不適合時間，因爲該序列的季節波動性和隨機波動的大小隨着時間序列逐步上升。爲了使該序列符合標準的時間序列從而採用相加模型描述，我們對原始數據取自然對數進行轉換，右圖所示。
我們可以看到季節性波動和隨機變動的大小在對數變換後的時間序列上，隨着時間推移，季節性波動和隨機波動的大小是大致恆定的，並且不依賴於時間序列水平。因此轉換後的時間序列可以用相加模型進行描述，我們對變化後的序列進行分解。
