Qu'est-ce que la décomposition STL?

La décomposition STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess) est une méthode de décomposition d'une série temporelle en trois composants principaux :

• Tendance (Trend) — la tendance à long terme des données.
• Saisonnalité (Seasonal) — des cycles ou motifs récurrents liés à des changements périodiques.
• Résidu (Residual) — le bruit ou les fluctuations aléatoires qui ne peuvent pas être expliqués par la tendance et la saisonnalité.

La méthode repose sur la régression locale Loess, qui permet d'approximer de manière flexible la tendance et la saisonnalité sans faire d'hypothèses strictes sur la forme des données. Cela est utile pour analyser et prévoir des séries temporelles, où il est important de séparer les effets saisonniers de la tendance générale.

Exemple d'utilisation en Python avec la bibliothèque statsmodels :

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

# Supposons qu'il y ait une série temporelle data
stl = STL(data, seasonal=13)
result = stl.fit()

tendance = result.trend
saisonnalité = result.seasonal
résidu = result.resid

Ainsi, la décomposition STL aide à comprendre la structure de la série temporelle et à améliorer la qualité des prévisions.