La STL est une méthode polyvalente et robuste pour décomposer des séries chronologiques. STL est un acronyme de « décomposition saisonnière et tendancielle à l'aide de LOESS », tandis que LOESS est une méthode d'estimation des relations non linéaires.
Le modèle STL fonctionne en divisant une série chronologique Yt en trois composantes comme
où St.Saintest la composante saisonnière, Ttest la composante de tendance et Rtest le reste, ou une composante aléatoire qui ne peut être décrite comme faisant partie de la saison ou de la tendance. Le modèle est estimé à l'aide de LOESS, qui est une abréviation de lissage du nuage de points estimé localement. Il fonctionne en ajustant à chaque point des données un polynôme d'ordre faible au point actuel et à ceux situés à proximité. Cela lui permet d'ajuster une courbe lisse qui suit de près les données.
Pour utiliser un modèle STL à des fins de prévision, la composante saisonnière est supprimée des données et un modèle ARIMA (1,1,0) (voir ARIMA) est utilisé pour prévoir les séries non saisonnières, enfin, la composante saisonnière est ajoutée à nouveau à la prévision.
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