Sezonowa dekompozycja szeregu czasowego (STL)

Sezonowa dekompozycja szeregu czasowego (STL)

Sezonowa dekompozycja szeregów czasowych (STL) jest techniką statystyczną stosowaną do oddzielenia trendu, sezonowości i składników szumu w danym zestawie danych szeregów czasowych. Sezonowa dekompozycja szeregów czasowych (STL) jest ważnym elementem analizy danych i zrozumienia wzorców czasowych w danych.

Sama technika opiera się na implementacji wygładzania Loess, które służy do wygładzania danych. Współczynnik wygładzania Loess jest stosowany do danego zestawu danych szeregów czasowych w celu uzyskania podstawowego trendu. Składnik sezonowy jest następnie wyprowadzany z odjęcia trendu od oryginalnej serii. Składnik ten odzwierciedla wahania w górę i w dół w danych, które nie są wyjaśnione przez trend. Wreszcie, składnik szumu jest obliczany na podstawie pozostałości dwóch poprzednich.

Sezonowa dekompozycja szeregów czasowych (STL) może być wykorzystywana w różnych dziedzinach, w tym w ekonomii, finansach i klimatologii. Na przykład może być wykorzystywana do identyfikacji sezonowych zmian w zakupach konsumenckich. Można go również wykorzystać do analizy wahań klimatycznych, takich jak Oscylacja Południowa El Niño, które są ściśle związane z sezonowymi zjawiskami pogodowymi.

Ogólnie rzecz biorąc, sezonowa dekompozycja szeregów czasowych (STL) zapewnia potężny wgląd w czasowe wzorce w danych, ponieważ pozwala na wyodrębnienie trendu, sezonowości i składników szumu. Jest to przydatna technika do zrozumienia danych w różnych dziedzinach, od ekonomii po klimatologię.