ScholarGate
עוזר
Process / pipelineTrend & seasonality

פירוק STL: פירוק עונתי-מגמה באמצעות Loess

STL Decomposition, שהוצג על ידי Cleveland, Cleveland, McRae, ו-Terpenning (1990), הוא הליך לא-פרמטרי המפריד סדרת עתית לשלושה רכיבים חיבוריים — מגמה (trend), עונתיות (seasonal), ושארית (remainder) — תוך שימוש ברגרסיה מקומית משוקללת באופן איטרטיבי (loess). השיטה, הנמצאת בשימוש נרחב בכלכלה, מטאורולוגיה ומדעי הנתונים, מטפלת בסדרות עתיות מכל מחזוריות והיא עמידה לנוכחות של חריגים (outliers), מה שהופך אותה לחלופה גמישה ביותר לשיטות פירוק קלאסיות.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. Cleveland, R. B., Cleveland, W. S., McRae, J. E., & Terpenning, I. (1990). STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess. Journal of Official Statistics, 6(1), 3–73. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). STL: Seasonal-Trend Decomposition using Loess. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/stl-decomposition

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateSTL Decomposition (STL: Seasonal-Trend Decomposition using Loess). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/stl-decomposition · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026