Décomposition saisonnière d'une série temporelle (STL)

Décomposition saisonnière d'une série temporelle (STL)

La décomposition saisonnière d'une série chronologique (STL) est une technique statistique utilisée pour séparer les composantes de tendance, de saisonnalité et de bruit d'un ensemble de données de série chronologique donné. La décomposition saisonnière d'une série temporelle (STL) est un élément important de l'analyse des données et de la compréhension des modèles temporels des données.

La technique elle-même est basée sur une implémentation du lissage Loess, qui est utilisé pour lisser les données. Un facteur de lissage Loess est appliqué à un ensemble de données de séries chronologiques donné pour produire une tendance sous-jacente. La composante saisonnière est ensuite dérivée de la soustraction de la tendance de la série originale. Cette composante reflète les fluctuations à la hausse et à la baisse des données qui ne sont pas expliquées par la tendance. Enfin, la composante bruit est calculée à partir du résidu des deux précédentes.

La décomposition saisonnière d'une série chronologique (STL) peut être utilisée dans divers domaines, notamment l'économie, la finance et la science du climat. Par exemple, il peut être utilisé pour identifier les changements saisonniers dans les achats des consommateurs. Il peut également être utilisé pour analyser les fluctuations climatiques, telles que l’oscillation australe El Niño, qui sont étroitement liées aux événements météorologiques saisonniers.

Dans l'ensemble, la décomposition saisonnière d'une série temporelle (STL) fournit des informations puissantes sur les modèles temporels des données, car elle permet d'extraire les composantes de tendance, de saisonnalité et de bruit. Il s’agit d’une technique utile pour comprendre les données dans divers domaines, de l’économie à la science du climat.