Что такое STL-декомпозиция?

STL-декомпозиция (Seasonal-Trend decomposition using Loess) — это метод разложения временного ряда на три основных компонента:

• Тренд (Trend) — долгосрочная тенденция изменения данных.
• Сезонность (Seasonal) — повторяющиеся циклы или паттерны, связанные с периодическими изменениями.
• Остаток (Residual) — шум или случайные колебания, которые не объясняются трендом и сезонностью.

Метод основан на локальной регрессии Loess, которая позволяет гибко аппроксимировать тренд и сезонность без жестких предположений о форме данных. Это полезно для анализа и прогнозирования временных рядов, где важно отделить сезонные эффекты от общей тенденции.

Пример использования на Python с библиотекой statsmodels:

from statsmodels.tsa.seasonal import STL
import pandas as pd

# Предположим, есть временной ряд data
stl = STL(data, seasonal=13)
result = stl.fit()

trend = result.trend
seasonal = result.seasonal
residual = result.resid

Таким образом, STL-декомпозиция помогает понять структуру временного ряда и улучшить качество прогнозов.