El STL es un método versátil y robusto para descomponer series temporales. STL es el acrónimo de «descomposición estacional y tendencial mediante LOESS», mientras que LOESS es un método para estimar relaciones no lineales.
El modelo STL funciona dividiendo una serie temporal Yt en tres componentes como
donde St.St.es el componente estacional, Ttes el componente de tendencia y Rtes el resto o el componente aleatorio que no puede describirse como parte de la temporada o tendencia. El modelo se estima utilizando LOESS, que es una abreviatura de suavizado del diagrama de dispersión estimado localmente. Funciona ajustando en cada punto de los datos un polinomio de orden inferior al punto actual y a los cercanos. Esto le permite ajustar una curva suave que sigue de cerca los datos.
Para utilizar un modelo STL para la previsión, se elimina el componente estacional de los datos y se utiliza un modelo ARIMA (1,1,0) (consulte ARIMA) para pronosticar las series no estacionales; por último, el componente estacional se vuelve a añadir a la previsión.
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