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我正在阅读在线教科书“预测：George Athanasopoulos 和 Rob J. Hyndman 的原则与实践教科书”，其中包含 R 代码示例。

关于日历调整的部分解释说，“查看平均日产量而不是平均月产量通常很有用，我们有效地消除了由于月份长度不同而导致的变化。更简单的模式通常更容易建模并导致更准确的预测。

这是带有图表的示例数据集：

每月 -> 每天

我不明白给定示例代码的第二行：

monthdays <- rep(c(31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31),14)
monthdays[26 + (4*12)*(0:2)] <- 29
par(mfrow=c(2,1))
plot(milk, main="Monthly milk production per cow",
ylab="Pounds",xlab="Years")
plot(milk/monthdays, main="Average milk production per cow per day", 
ylab="Pounds", xlab="Years")

我知道第一行创建了每个月的天数的向量并重复了 14 次，因为数据集是 14 年。但我不知道第二行在做什么以及这些数字和计算来自哪里？

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