Decomposição sazonal de uma série temporal (STL)

Decomposição sazonal de uma série temporal (STL)

A Decomposição Sazonal de uma Série Temporal (STL) é uma técnica estatística usada para separar a tendência, a sazonalidade e os componentes de ruído de um determinado conjunto de dados de série temporal. A Decomposição Sazonal de uma Série Temporal (STL) é um componente importante da análise de dados e da compreensão dos padrões temporais nos dados.

A técnica em si é baseada em uma implementação da suavização de Loess, que é usada para suavizar os dados. Um fator de suavização Loess é aplicado a um determinado conjunto de dados de série temporal para produzir uma tendência subjacente. O componente sazonal é então derivado da subtração da tendência da série original. Esse componente reflete as flutuações para cima e para baixo nos dados que não são explicadas pela tendência. Por fim, o componente de ruído é calculado a partir do resíduo dos dois anteriores.

A Decomposição Sazonal de uma Série Temporal (STL) pode ser usada em vários campos, incluindo economia, finanças e ciência climática. Por exemplo, ela pode ser usada para identificar mudanças sazonais nas compras dos consumidores. Também pode ser usada para analisar flutuações climáticas, como a Oscilação Sul do El Niño, que está intimamente relacionada a eventos climáticos sazonais.

De modo geral, a Decomposição Sazonal de uma Série Temporal (STL) oferece percepções poderosas sobre os padrões temporais dos dados, pois permite a extração de componentes de tendência, sazonalidade e ruído. É uma técnica útil para compreender dados em vários campos, desde a economia até a ciência climática.