التحلل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL)

التحلل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL)

التحليل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL) هو أسلوب إحصائي يستخدم لفصل مكونات الاتجاه والموسمية والضوضاء لمجموعة بيانات سلسلة زمنية معينة. يعد التحليل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL) عنصرًا مهمًا في تحليلات البيانات وفهم الأنماط الزمنية في البيانات.

تعتمد التقنية نفسها على تطبيق تجانس اللوس، والذي يستخدم لتسهيل البيانات. يتم تطبيق عامل تجانس اللوس على مجموعة بيانات سلسلة زمنية معينة لإنتاج اتجاه أساسي. ثم يتم اشتقاق المكون الموسمي من طرح الاتجاه من السلسلة الأصلية. يعكس هذا المكون التقلبات الصعودية والهبوطية في البيانات التي لا يفسرها الاتجاه. وأخيرا، يتم حساب مكون الضوضاء من المتبقي من المكونين السابقين.

يمكن استخدام التحليل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL) في مجالات مختلفة، بما في ذلك الاقتصاد والمالية وعلوم المناخ. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لتحديد التغيرات الموسمية في مشتريات المستهلك. ويمكن استخدامه أيضًا لتحليل التقلبات المناخية، مثل التذبذب الجنوبي لظاهرة النينيو، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالأحداث الجوية الموسمية.

بشكل عام، يوفر التحليل الموسمي للسلسلة الزمنية (STL) رؤى قوية حول الأنماط الزمنية في البيانات لأنه يسمح باستخراج مكونات الاتجاه والموسمية والضوضاء. إنها تقنية مفيدة لفهم البيانات في مختلف المجالات، من الاقتصاد إلى علوم المناخ.