R中时间序列数据的共同趋势下的多元去趋势

【问题标题】：Multivariate detrending under common trend of a time series data in RR中时间序列数据的共同趋势下的多元去趋势
【发布时间】：2014-04-08 12:01:01
【问题描述】：

我正在寻找 R 中时间序列数据的共同趋势下的多元去趋势。

时间序列数据样本：

> head(d)
  T x1 x2 x3 x4
1 1  2  4  3  1
2 2  3  5  4  4
3 3  6  6  6  6
4 4  8  9  10 7
5 5  10 13 20 9

我想将上述多元时间序列数据集 d 置于共同趋势下。我希望我能清楚地解释我面临的问题。

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用多元回归来求解常数。因为 beta 是相同的（即 Y=x*beta 中的 beta 是具有相同行的 n × 2 矩阵），所以您需要考虑该约束。但是，您可以为此将所有 Y 串在一起。

dvec=as.numeric(d)
n=dim(d)[1]
ncol=dim(d)[2]
x=rep(1:n,ncol)
model<-lm(dvec~x)

那你就可以了

d=matrix(model$residuals,nrow=n)

【讨论】：

我遇到了“pracma”包，它从向量或矩阵的每一列中删除平均值或（分段）线性趋势。 detrend(x, tt = 'linear', bp = c())，其中 x 可以是矩阵。但它会降低矩阵 x 的每一列的趋势。我不认为函数 detrend() 在多元时间序列数据帧的共同趋势下会去趋势。