Interpretando barras de rango en plot.stl de R?

Tengo problemas para entender qué plot.stlsignifican exactamente las barras de rango . Encontré la publicación de Gavin sobre esta pregunta y también leí la documentación, entiendo que cuentan la magnitud relativa de los componentes descompuestos, pero aún no estoy completamente seguro de cómo funcionan.

P.ej:

datos: barra pequeña, sin escala estacional: barra completa, con escala que va de -0.6 a 0.2 tendencia: otra barra pequeña (parece ser igual a los datos), sin resto de escala: barra de tamaño mediano con escala de -1.5 a 0.5

No entiendo cuál es la base de la relación y por qué la tendencia no tiene escala. Lo intenté stly decomposecon resultados idénticos para métodos multiplicativos y aditivos.

Aquí hay un ejemplo para discutir detalles contra:

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

Entonces, en el panel superior, podríamos considerar la barra como 1 unidad de variación. La barra en el panel estacional es solo un poco más grande que la del panel de datos, lo que indica que la señal estacional es grande en relación con la variación en los datos. En otras palabras, si redujimos el panel estacional de modo que el cuadro se convirtiera en el mismo tamaño que el del panel de datos, el rango de variación en el panel estacional reducido sería similar pero ligeramente menor que el del panel de datos.

Ahora considere el panel de tendencia; el cuadro gris ahora es mucho más grande que cualquiera de los del panel de datos o estacional, lo que indica que la variación atribuida a la tendencia es mucho menor que el componente estacional y, en consecuencia, solo una pequeña parte de la variación en la serie de datos. La variación atribuida a la tendencia es considerablemente menor que el componente estocástico (el resto). Como tal, podemos deducir que estos datos no exhiben una tendencia.

Ahora mira otro ejemplo:

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

lo que da

Si observamos los tamaños relativos de las barras en este gráfico, observamos que la tendencia domina las series de datos y, en consecuencia, las barras grises son de tamaño similar. La siguiente gran importancia es la variación a escala estacional, aunque la variación a esta escala es un componente mucho menor de la variación exhibida en los datos originales. Los residuos (resto) representan solo pequeñas fluctuaciones estocásticas ya que la barra gris es muy grande en relación con los otros paneles.

Entonces, la idea general es que si escalaste todos los paneles de tal manera que las barras grises tuvieran el mismo tamaño, serías capaz de determinar la magnitud relativa de las variaciones en cada uno de los componentes y la cantidad de variación en los datos originales. ellos contenían Pero debido a que la gráfica dibuja cada componente en su propia escala, necesitamos las barras para darnos una escala relativa para la comparación.

¿Ayuda esto?