Process / pipelineTrend & seasonality
STL分解：loessを用いた季節・トレンド分解
STL分解は、Cleveland、Cleveland、McRae、Terpenning (1990) によって導入されたノンパラメトリックな手続きであり、反復的な局所加重回帰 (loess) を用いて、時系列データをトレンド、季節、残差の3つの加法的な成分に分離します。経済学、気象学、データサイエンスで広く利用されており、任意の周期性の時系列データを扱え、外れ値の存在に対して頑健であるため、古典的な分解手法に代わる非常に柔軟な選択肢となります。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). STL: Seasonal-Trend Decomposition using Loess. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/stl-decomposition
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