시계열의 계절적 분해(STL)

시계열의 계절적 분해(STL)

시계열의 계절적 분해(STL)는 주어진 시계열 데이터 세트의 추세, 계절성, 노이즈 성분을 분리하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 시계열의 계절적 분해(STL)는 데이터 분석과 데이터의 시간적 패턴 이해에 중요한 요소입니다.

이 기법 자체는 데이터를 평활화하는 데 사용되는 로스 스무딩 구현을 기반으로 합니다. 주어진 시계열 데이터 세트에 로우스 평활화 계수를 적용하여 기본 추세를 생성합니다. 그런 다음 원래 시리즈에서 추세를 차감하여 계절 성분을 도출합니다. 이 구성 요소는 추세로 설명되지 않는 데이터의 상하 변동을 반영합니다. 마지막으로, 노이즈 성분은 앞의 두 성분의 잔차로부터 계산됩니다.

시계열의 계절적 분해(STL)는 경제, 금융, 기후 과학 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자 구매의 계절적 변화를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 계절적 기상 현상과 밀접한 관련이 있는 엘니뇨 남방 진동과 같은 기후 변동을 분석하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전반적으로 시계열의 계절적 분해(STL)는 추세, 계절성, 노이즈 성분을 추출할 수 있으므로 데이터의 시간적 패턴에 대한 강력한 인사이트를 제공합니다. 경제학에서 기후 과학에 이르기까지 다양한 분야의 데이터를 이해하는 데 유용한 기법입니다.