Descomposición estacional de una serie temporal (STL)

Descomposición estacional de una serie temporal (STL)

La descomposición estacional de una serie temporal (STL) es una técnica estadística utilizada para separar los componentes de tendencia, estacionalidad y ruido de un determinado conjunto de datos de series temporales. La descomposición estacional de una serie temporal (STL) es un componente importante del análisis de datos y la comprensión de patrones temporales en los datos.

La técnica en sí se basa en una aplicación del suavizado de Loess, que se utiliza para suavizar los datos. Se aplica un factor de suavizado de Loess a un conjunto de datos de series temporales determinado para producir una tendencia subyacente. El componente estacional se obtiene restando la tendencia de la serie original. Este componente refleja las fluctuaciones de los datos que no se explican por la tendencia. Por último, el componente de ruido se calcula a partir del residuo de los dos anteriores.

La descomposición estacional de una serie temporal (STL) puede utilizarse en diversos campos, como la economía, las finanzas y la climatología. Por ejemplo, puede utilizarse para identificar cambios estacionales en las compras de los consumidores. También puede utilizarse para analizar fluctuaciones climáticas, como la Oscilación Meridional de El Niño, que están estrechamente relacionadas con fenómenos meteorológicos estacionales.

En general, la descomposición estacional de una serie temporal (STL) proporciona una visión muy completa de los patrones temporales de los datos, ya que permite extraer componentes de tendencia, estacionalidad y ruido. Es una técnica útil para comprender los datos en diversos campos, desde la economía a la climatología.