Kas yra STL-dekompozicija?

STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess) yra metodas, skirtas laiko eiliškai suskirstyti į tris pagrindinius komponentus:

• Tendencija (Trend) — ilgalaikė duomenų tendencija.
• Sezoniškumas (Seasonal) — pasikartojantys ciklai ar modeliai, susiję su periodiniais pokyčiais.
• Rezidumas (Residual) — triukšmas arba atsitiktiniai svyravimai, kurie nėra paaiškinami tendencija ir sezoniškumu.

Metodas remiasi vietine regresija Loess, leidžiančia lankstiai apytiksliai nustatyti tendenciją ir sezoniškumą be griežtų prielaidų apie duomenų formą. Tai naudinga analizei ir prognozavimui, kur svarbu atskirti sezoninius efektus nuo bendros tendencijos.

Pavyzdys naudojimo Python kalba su statsmodels biblioteka:

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

# Tarkime, turime laiko eilutę data
stl = STL(data, seasonal=13)
result = stl.fit()

tendencija = result.trend
sezoniškumas = result.seasonal
rezidumas = result.resid

Šiuo būdu STL-dekompozicija padeda suprasti laiko eilutės struktūrą ir pagerinti prognozių kokybę.