Interpretazione delle barre del range in R's plot.stl?

Ho difficoltà a capire cosa plot.stlsignificano esattamente le barre della gamma . Ho trovato il post di Gavin su questa domanda e ho letto anche la documentazione, capisco che raccontano l'entità relativa dei componenti decomposti, ma non sono ancora del tutto sicuro di come funzionino.

Per esempio:

dati: barra minuscola, nessuna scala stagionale: barra piena, con scala che varia da -0,6 a 0,2 tendenza: un'altra barra minuscola (sembra essere uguale ai dati), nessun resto di scala: barra di medie dimensioni con scala da -1,5 a 0,5

Non capisco quale sia la base della relazione e perché la tendenza non abbia scala. Ho provato stle decomposecon risultati identici per metodi moltiplicativi e additivi.

Ecco un esempio per discutere di specifiche contro:

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

Quindi sul pannello superiore, potremmo considerare la barra come 1 unità di variazione. La barra sul pannello stagionale è solo leggermente più grande di quella sul pannello dati, indicando che il segnale stagionale è grande rispetto alla variazione dei dati. In altre parole, se restringessimo il pannello stagionale in modo tale che la casella diventasse della stessa dimensione di quella nel pannello dati, l'intervallo di variazione nel pannello stagionale ridotto sarebbe simile ma leggermente inferiore a quello del pannello dati.

Consideriamo ora il pannello delle tendenze; la casella grigia è ora molto più grande di quella dei dati o del pannello stagionale, indicando che la variazione attribuita all'andamento è molto più piccola della componente stagionale e di conseguenza solo una piccola parte della variazione nelle serie di dati. La variazione attribuita all'andamento è considerevolmente più piccola della componente stocastica (i resti). Pertanto, possiamo dedurre che questi dati non mostrano una tendenza.

Ora guarda un altro esempio:

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

che dà

Se osserviamo le dimensioni relative delle barre su questo grafico, notiamo che la tendenza domina le serie di dati e di conseguenza le barre grigie hanno dimensioni simili. Di prossima grande importanza è la variazione su scala stagionale, sebbene la variazione su questa scala sia una componente molto più piccola della variazione mostrata nei dati originali. I residui (resto) rappresentano solo piccole fluttuazioni stocastiche in quanto la barra grigia è molto grande rispetto agli altri pannelli.

Quindi l'idea generale è che se si ridimensionassero tutti i pannelli in modo tale che le barre grigie avessero tutte le stesse dimensioni, si sarebbe in grado di determinare l'entità relativa delle variazioni in ciascuno dei componenti e la quantità di variazione nei dati originali contenevano. Ma poiché la trama disegna ogni componente sulla sua scala, abbiamo bisogno delle barre per darci una scala relativa per il confronto.

Questo aiuta?