问 R中的时间序列:如何设置跨两年的周周期？

EN

我有跨两年的周周期(7天)的时间序列。我有58个价值观。开始为： 2017-08-05 ，结束为： 2018-09-08 。我需要在R中处理这个时间序列-使用SARIMA模型等进行预测。但是我在R中定义周期/频率有问题。当我使用分解函数时，我得到错误： "time series has no or less than 2 periods" 。Arima函数不能正常工作。详细信息如下。我可以用什么方式导入我的数据，以便以请求的频率在R中使用？

我的数据(小例子)：

文件: sessions2.csv

date        count
11.11.2017  55053
18.11.2017  45256
25.11.2017  59091
2.12.2017   50030
9.12.2017   41769
16.12.2017  63042
23.12.2017  51838
30.12.2017  47652
6.1.2018    18731
13.1.2018   54470
20.1.2018   22514
27.1.2018   63818
3.2.2018    51605
10.2.2018   26312
17.2.2018   11111

data1.csv仅包含值。例如：

53053
45256
59091
50045
41769
65042
51838

我在R中尝试过：

sessions1 <- scan("data1.csv")
sessionsTS <- ts(sessions1, frequency=52, start=decimal_date(ymd("2017-11-11")))

输出sessionsTS和错误：

> sessionsTS
Time Series:
Start = 2017.59178082192 
End = 2018.68418328598 
Frequency = 52 

请用什么时间格式表示这些数字(开始、结束)？我可以用什么方法来转换成十进制日期呢？

> sessionsComponents <- decompose(sessionsTS)
Error in decompose(sessionsTS) : 
  time series has no or less than 2 periods
> arima(sessionsTS, order = c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(2, 0, 0), period = 52), xreg = NULL, include.mean = TRUE)
Error in optim(init[mask], armaCSS, method = optim.method, hessian = FALSE,  : 
  initial value in 'vmmin' is not finite
> fit <- Arima(sessionsTS, order = c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(2, 0, 0), period = 52))
Error in optim(init[mask], armaCSS, method = optim.method, hessian = FALSE,  : 
  initial value in 'vmmin' is not finite
> sarima(sessionsTS,1,1,0,2,0,0,52)
Error in sarima(sessionsTS, 1, 1, 0, 2, 0, 0, 52) : 
  unused arguments (0, 0, 52)

接下来，我尝试了：

dataSeries <- read.table("sessions2.csv", header=TRUE, sep = ";", row.names=1)
dataTS <- as.xts(dataSeries , frequency=52, start=decimal_date(ymd("2017-11-11")))
> sessionsComponents2 <- decompose(dataTS)
Error in decompose(dataTS) : time series has no or less than 2 periods 
> model = Arima(dataTS, order=c(0,1,0), seasonal = c(2,0,0))
> model
Series: dataTS 
ARIMA(0,1,0)

在这种情况下，Arima的使用没有季节性...

非常感谢您的帮助。