Čo je to STL-dekompozícia?

STL-dekompozícia (Seasonal-Trend decomposition using Loess) je metóda na rozdelenie časovej rady na tri hlavné komponenty:

• Trend (Trend) — dlhodobý trend dát.
• Sezónnosť (Seasonal) — opakujúce sa cykly alebo vzory súvisiace s periodickými zmenami.
• Rezíduum (Residual) — šum alebo náhodné kolísanie, ktoré nie je vysvetlené trendom a sezónnosťou.

Metóda je založená na lokálnej regresii Loess, ktorá umožňuje flexibilne aproximovať trend a sezónnosť bez prísnych predpokladov o tvare dát. To je užitočné pre analýzu a prognózu časových radov, kde je dôležité oddeliť sezónne efekty od celkového trendu.

Príklad použitia v Pythone s knižnicou statsmodels:

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

# Predpokladajme, že existuje časová rada data
stl = STL(data, seasonal=13)
result = stl.fit()

trend = result.trend
sezónnosť = result.seasonal
reziduá = result.resid

Týmto spôsobom pomáha STL-dekompozícia pochopiť štruktúru časovej rady a zlepšiť kvalitu prognóz.