Інтерпретація смуг діапазону в R's plot.stl?

У мене виникають проблеми з розумінням того, що plot.stlсаме означає смуги діапазону . Я знайшов пост Гевіна в цьому питанні і також прочитав документацію, я розумію, що вони говорять про відносну величину розкладених компонентів, але все ж я не зовсім впевнений, як вони працюють.

Наприклад:

дані: крихітний брусок, без масштабних сезонів: повний бар, зі шкалою від -0,6 до 0,2 тенденція: інша крихітна смужка (здається, рівна даним), без залишку шкали: брусок середнього розміру зі шкалою від -1,5 до 0,5

Я не розумію, на чому ґрунтуються стосунки і чому тенденція не має масштабу. Я спробував stlі decomposeз однаковими результатами для мультиплікативних та адитивних методів.

Ось приклад для обговорення конкретних питань проти:

> plot(stl(nottem, "per"))

Отже, на верхній панелі ми можемо розглядати смугу як 1 одиницю варіації. Шкала на сезонній панелі лише дещо більша, ніж на панелі даних, що вказує на те, що сезонний сигнал великий відносно коливання даних. Іншими словами, якщо ми зменшили сезонну панель таким чином, що вікно набуло такого ж розміру, як і на панелі даних, діапазон змін на скороченій сезонній панелі був би аналогічним, але трохи меншим, ніж на панелі даних.

Тепер розглянемо панель трендів; сіре поле зараз значно більше, ніж будь-яке з даних на панелі даних або сезонних, вказуючи на те, що відмінність, віднесена до тенденції, значно менша, ніж сезонний компонент, і, отже, лише незначна частина варіацій у рядах даних. Варіант, що приписується тренду, значно менший, ніж стохастичний компонент (залишки). Як такий, ми можемо зробити висновок, що ці дані не виявляють тенденції.

Тепер подивимось на інший приклад:

> plot(stl(co2, "per"))

що дає

Якщо ми подивимось на відносні розміри смуг на цьому сюжеті, то зазначимо, що тенденція домінує над рядами даних, а отже, сірі смуги мають однаковий розмір. Наступне найбільше значення має варіація в сезонному масштабі, хоча зміна в цій шкалі є значно меншою складовою варіації, виявленого в оригінальних даних. Залишки (залишок) являють собою лише невеликі стохастичні коливання, оскільки сіра смуга дуже велика щодо інших панелей.

Тож загальна ідея полягає в тому, що якби ви масштабували всі панелі так, щоб сірі смуги були однакового розміру, ви змогли б визначити відносну величину варіацій у кожному з компонентів та скільки варіацій у вихідних даних вони містили. Але оскільки сюжет малює кожен компонент у своєму масштабі, нам потрібні смуги, щоб дати нам відносну шкалу для порівняння.

Чи допомагає це?