文章目录一、模型简介1.1加法分解模型1.2乘法分解模型1.3分析步骤二、案例2.1背景&数据&python包2.2分析过程一、模型简介1.1加法分解模型加法分解模型适用于随着时间推移趋势和季节性变化不断累加，并且随机波动比较稳定的时间序列数据。该模型假设原始时间序列由三个组成部分相加而成：Yt+St+RtY_{t}+S_{t}+R_{t}Yt​+St​+Rt​其中，YtY_{t}Yt​：实际观测值TtT_{t}Tt​：趋势（通常用指数函数来表示）StS_{t}St​：季节指数（一般通过计算每个季节的平均值得到）RtR_{t}Rt​：残差（无法被趋势和季节性解释的部分）1.2乘法分解模型乘法分

我有这个带有日期时间索引的数据框:ts_log:dateprice_per_unit2013-04-0412.7623692013-04-0512.7771202013-04-0612.7731462013-04-0712.7807742013-04-0812.786835我有这段代码用于分解fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposedecomposition=seasonal_decompose(ts_log)trend=decomposition.trendseasonal=decomposition.seasonalr

Socketnmap┌──(root💀kali)-[~]└─#nmap-A10.10.11.206StartingNmap7.93(https://nmap.org)at2023-03-2710:53EDTNmapscanreportfor10.10.11.206Hostisup(0.72slatency).Notshown:998closedtcpports(reset)PORTSTATESERVICEVERSION22/tcpopensshOpenSSH8.9p1Ubuntu3ubuntu0.1(UbuntuLinux;protocol2.0)|ssh-hostkey:|2564fe3a6