stl时间序列流程图

STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）是一种用于时间序列分解的统计方法。它被广泛应用于经济学、气象学等领域，用于分析和预测时间序列数据的季节性、趋势性和残差成分。

STL算法的流程图如下：

1. 数据准备：首先，需要收集时间序列数据，并对数据进行预处理。这包括去除异常值、填补缺失值等。

2. 序列分解：使用LOESS（局部加权回归平滑）方法对时间序列数据进行分解。LOESS是一种非参数的回归方法，通过拟合局部多项式回归来估计数据中的季节性和趋势性成分。分解后的数据包括趋势、季节和残差成分。

3. 季节性调整：对分解后的数据进行季节性调整，以消除季节性对趋势分析和预测的影响。调整的方法可以采用差分或比率方法，以提取出季节性成分。

4. 趋势分析：对季节性调整后的数据进行趋势分析。可以使用简单移动平均、加权移动平均、指数平滑等方法来估计和预测趋势分量。

5. 残差分析：对趋势分析后的数据进行残差分析。残差表示未被趋势和季节性解释的波动成分。可以用来检测是否存在模型中未捕捉到的信息，并进行进一步的模型修正。

6. 预测：最后，利用趋势分析和残差分析的结果，可以进行未来时间点的数据预测。可以搭建ARIMA、VAR、GARCH等时间序列模型来进行预测。

总结起来，STL方法通过拟合LOESS回归来分解时间序列数据，并对分解后的数据进行季节性调整、趋势分析和残差分析，以及未来数据的预测。它在许多实际问题中都具有很好的效果，是一种强大的时间序列分析工具。