การแยกส่วนประกอบ STL: การแยกส่วนประกอบตามฤดูกาลและแนวโน้มโดยใช้ Loess

STL Decomposition ซึ่งริเริ่มโดย Cleveland, Cleveland, McRae และ Terpenning (1990) เป็นกระบวนการแบบนอนพาราเมตริกที่แยกอนุกรมเวลาออกเป็นสามส่วนประกอบที่บวกกัน ได้แก่ แนวโน้ม ฤดูกาล และส่วนที่เหลือ โดยใช้การถดถอยแบบถ่วงน้ำหนักเฉพาะที่แบบวนซ้ำ (loess) เป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาเศรษฐศาสตร์ อุตุนิยมวิทยา และวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถจัดการกับอนุกรมเวลาที่มีคาบเวลาใดก็ได้ และมีความทนทานต่อค่าผิดปกติ ทำให้เป็นทางเลือกที่มีความยืดหยุ่นสูงเมื่อเทียบกับวิธีการแยกส่วนประกอบแบบดั้งเดิม