STL_Residual - 차트 함수

STL_Residual는 시계열 분해 함수입니다. STL_Seasonal 및 STL_Trend와 함께 이 함수는 시계열을 계절성, 추세 및 잔여 구성 요소로 분해하는 데 사용됩니다. STL 알고리즘 컨텍스트에서 시계열 분해는 입력 메트릭 및 기타 매개 변수가 주어지면 반복되는 계절성 패턴과 일반적인 추세를 식별하는 데 사용됩니다. 이 작업을 수행할 때 입력 메트릭의 변동 중 일부는 계절성 구성 요소나 추세 구성 요소에 맞지 않으며 잔여 구성 요소로 정의됩니다. STL_Residual 차트 함수는 계산의 이 부분을 캡처합니다.

세 가지 STL 함수는 간단한 합계를 통해 입력 메트릭과 관련되어 있습니다.

STL_Trend + STL_Seasonal + STL_Residual = 입력 메트릭

STL(Loess를 사용한 계절성 및 추세 분해)은 데이터 스무딩 기술을 사용하며 입력 매개 변수를 통해 사용자가 수행하는 계산의 주기성을 조정할 수 있습니다. 이 주기성은 분석에서 입력 메트릭(측정값)의 시간 차원이 분할되는 방식을 결정합니다.

시계열 분해는 주로 데이터의 계절성과 일반적인 변동을 찾기 때문에 잔여의 정보는 세 가지 구성 요소 중 가장 덜 중요한 것으로 간주됩니다. 그러나 왜곡되거나 주기적인 잔여 구성 요소는 잘못된 주기 설정과 같은 계산 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최소한 STL_Residual은 입력 메트릭(Expression)과 해당 Period에 대한 정수 값을 사용하여 부동 소수점 값을 반환합니다. 입력 메트릭은 시간 차원에 따라 달라지는 집계 형식입니다. 선택적으로 매끄러운 알고리즘의 효과를 조정하기 위해 seasonal_smoother 및 trend_smoother에 대한 값을 포함할 수 있습니다.

구문:  

STL_Residual(Expression, period [,seasonal_smoother [,trend_smoother]])

반환 데이터 유형: dual

STL_Residual 차트 함수는 다음 함수와 함께 사용되는 경우가 많습니다.

이 함수를 사용하는 방법을 보여 주는 전체 예가 포함된 자습서는 자습서 - Qlik Sense의 시계열 분해을 참조하십시오.