STL_Trend — функция диаграммы
STL_Trend — это функция разложения временных рядов. Вместе с STL_Seasonal и STL_Residual эта функция используется для разложения временных рядов на компоненты: сезонность, тренд и остаточный компонент. В контексте алгоритма STL разложение временных рядов используется для идентификации повторяющейся модели сезонности и общего тренда на основе входной метрики и других параметров. Функция STL_Trend будет идентифицировать общий тренд, независимо от сезонных моделей или циклов, на основе данных временных рядов.
Три функции STL связываются с входной метрикой путем простого суммирования:
STL_Trend + STL_Seasonal + STL_Residual = входная метрика
STL (разложение сезонности и трендов с использованием метода локальной полиномиальной регрессии) использует методы сглаживания данных и посредством входных параметров позволяет пользователю корректировать периодичность выполняемых вычислений. Эта периодичность определяет, как измерение времени входной метрики (меры) сегментируется в анализе.
Как минимум, STL_Trend принимает входную метрику (target_measure) и целочисленное значение для period_int, а возвращает значение с плавающей запятой. Входная метрика будет иметь вид агрегирования, которое изменяется в зависимости от измерения времени. По желанию можно включить значения для seasonal_smoother и trend_smoother, чтобы настроить сглаживающий алгоритм.
Синтаксис:
Возвращаемые типы данных: двойное значение
| Аргумент | Описание |
|---|---|
| target_measure |
Мера для разложения на компонент сезонности и тренда. Это должна быть такая мера, как Sum(Sales) или Sum(Passengers), которая варьируется в зависимости от измерения времени. Это должно быть постоянное значение. |
| period_int |
Периодичность набора данных. Этот параметр является целым числом, которое представляет количество дискретных шагов, образующих один период сигнала, или его сезонный цикл. Например, если временной ряд разделен на разделы, по одному на каждый квартал года, необходимо задать для period_int значение 4, чтобы определить периодичность «Год». |
| seasonal_smoother |
Длина сезонного сглаживателя. Это должно быть нечетное целое число. Сезонный сглаживатель использует данные для определенной фазы в сезонной вариации на протяжении определенного числа периодов. Из каждого периода используется по одному дискретному шагу измерения времени. Сезонный сглаживатель указывает количество периодов, используемых для сглаживания. Например, если измерение времени сегментировано по месяцу и задан период «Год» (12), компонент сезонности будет вычисляться таким образом, что каждый отдельный месяц года рассчитывается по данным за этот месяц в этом году и в соседних годах. Значение seasonal_smoother — представляет собой количество лет, используемых для сглаживания. |
| trend_smoother |
Длина сглаживателя тренда. Это должно быть нечетное целое число. Сглаживатель тренда использует ту же временную шкалу, что параметр period_int, а его значение — это количество гранул, используемых для сглаживания. Например, если временной ряд сегментирован по месяцу, сглаживателем тренда будет количество месяцев, используемых для сглаживания. |
Функция диаграммы STL_Trend часто используется в сочетании со следующими функциями:
| Функция | Взаимодействие |
|---|---|
| STL_Seasonal — функция диаграммы | Эта функция используется для вычисления компонента сезонности временного ряда. |
| STL_Residual — функция диаграммы | При разделении входной метрики на компоненты сезонности и тренда часть вариаций меры не укладывается ни в один из двух основных компонентов. Функция STL_Residual вычисляет эту часть разложения. |
