分解

概要

STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）は、時系列データの成分分解法の一つです。 STLは、データの季節変動、トレンド、残差などの成分を分解するために使用されます。 STLの手順は以下の通りです：

• データの季節変動の推定：まず、データの季節変動成分を推定します。ローカル回帰（Loess）を使用して、データ内の季節パターンを平滑化します。季節成分は、データ内の繰り返しパターンや周期的な変動を表します。
• データのトレンド成分の推定：次に、データの長期的な変化を表すトレンド成分を推定します。ローカル回帰を使用して、データの滑らかなトレンドを抽出します。トレンド成分は、データの長期的な上昇または下降の傾向を示します。
• 残差の推定：最後に、残差成分を推定します。残差は、元のデータから季節変動とトレンド成分を除いた残りの部分です。残差成分には、季節パターンやトレンドに含まれていないランダムな変動が含まれます。
• STLを使用することで、時系列データの季節変動やトレンドを取り除いて、残差成分を分離することができます。これにより、データの季節パターンや長期的な変化を分析することが容易になります。STLは、季節性が強いデータやトレンドの変動が存在するデータなど、さまざまな時系列データの分析に広く利用されています。

画面の左上隅にある「データソース」ボタンをクリックし、分析するデータを選択します。

リサンプルには、季節変動成分を抽出するためのデータ数を正の整数で指定します。

画面左上のオプションのアイコンをクリックし、表示スタイルの設定・編集画面を開きます。

• テキスト設定（フォントタイプ、文字サイズ、テキスト色）: グラフのタイトル、凡例項目、軸ラベルのテキストのスタイルを設定します
• グラフタイトル：このオプションをクリックすると、グラフタイトルの表示/非表示を切り替えることができます。X軸タイトル：ON/OFFボタンで、X軸のタイトルの表示を制御できます。Y軸タイトル：ON/OFFボタンで、Y軸のタイトルの表示を制御できます