2.4 季节图

季节图和时间序列图很相似,不同之处是季节图是针对观察数据的“季节性”绘制的。下面的例子是降糖药物的销售情况。

ggseasonplot(a10, year.labels=TRUE, year.labels.left=TRUE) +
  xlab("月份")+
  ylab("百万(美元)") +
  ggtitle("季节图:降糖药物销量")+
  theme(text = element_text(family = "STHeiti"))+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
澳大利亚月度降糖病药物销售量的季节图

图 2.4: 澳大利亚月度降糖病药物销售量的季节图

在早些年,数据形态基本相同,但是近些年数据存在相互堆叠的情况。季节图可以很清晰的显示季节形态,这对识别数据形态是否发生变化非常有效。

在本例中,在每年一月份降糖药物的销量都会大幅下降。实际上,患者会在12月下旬大量购买降糖药物,但是这部分销量会在一两周后才向政府登记。从上图还可以看出,2008年3月销量大幅下降(其他年份2月份至3月份的销量增加)。2008年6月份销量较少可能是由于销量数据收集不完整导致。

季节图中可以将直角坐标转换为极坐标。设置参数polar=TRUE即可转化为极坐标,如下图所示。

ggseasonplot(a10, polar=TRUE) +
  xlab("月份")+
  ylab("百万(美元)") +
  ggtitle("极坐标季节图:降糖药物销量")+
  theme(text = element_text(family = "STHeiti"))+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
极坐标下澳大利亚月度降糖药物销量

图 2.5: 极坐标下澳大利亚月度降糖药物销量