时间序列的季节性分解 (STL)

时间序列的季节性分解 (STL)

时间序列的季节分解（STL）是一种统计技术，用于从给定的时间序列数据集中分离出趋势、季节性和噪声成分。时间序列的季节分解（STL）是数据分析和理解数据中时间模式的重要组成部分。

该技术本身基于黄土平滑法的实施，用于平滑数据。对给定的时间序列数据集应用黄土平滑因子，以产生基本趋势。然后从原始序列中减去趋势，得出季节性成分。季节成分反映了数据中趋势无法解释的上下波动。最后，根据前两者的残差计算出噪声成分。

时间序列的季节分解（STL）可用于经济、金融和气候科学等多个领域。例如，它可用于识别消费者购买的季节性变化。它还可用于分析气候波动，如与季节性天气事件密切相关的厄尔尼诺南方涛动。

总体而言，时间序列的季节分解（STL）可以提取数据中的趋势、季节性和噪声成分，为了解数据的时间模式提供有力的见解。它是理解从经济到气候科学等各个领域数据的有用技术。