STL

STL ist eine vielseitige und robuste Methode zur Zerlegung von Zeitreihen. STL ist eine Abkürzung für „Seasonal and Trend Decomposition using LOESS“, während LOESS eine Methode zur Schätzung nichtlinearer Beziehungen ist.

Das STL-Modell funktioniert, indem es eine Zeitreihe Yt in drei Komponenten unterteilt als

wo St.St.ist die saisonale Komponente, Ttist die Trendkomponente und Rtist der Rest oder die zufällige Komponente, die nicht als Teil der Saison oder des Trends beschrieben werden kann. Das Modell wird mit LOESS geschätzt. LOESS ist eine Abkürzung für lokal geschätzte Streudiagrammglättung. Es funktioniert, indem an jedem Punkt in den Daten ein Polynom niedriger Ordnung an den aktuellen Punkt und die nahe gelegenen Punkte angepasst wird. Dadurch kann es an eine glatte Kurve angepasst werden, die den Daten genau folgt.

Um ein STL-Modell für Prognosen zu verwenden, wird die saisonale Komponente aus den Daten entfernt und ein ARIMA (1,1,0) (siehe ARIMA) -Modell wird verwendet, um die nicht saisonale Reihe vorherzusagen. Schließlich wird die saisonale Komponente wieder zur Prognose hinzugefügt.

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