# 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.

Чтобы использовать эту функцию, введите ее непосредственно в редактор выражений диаграммы.

Синтаксис:

STL\_Trend(target\_measure, period\_int [,seasonal\_smoother [,trend\_smoother]])

Возвращаемые типы данных: двойное значение

Аргументы

| 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.<br><br>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.<br><br>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.<br><br>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.<br><br>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:

Связанные функции

| Функция | Взаимодействие |
| --- | --- |
| [STL_Seasonal — функция диаграммы](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/stl_seasonal.htm) | Эта функция служит для вычисления компонента сезонности временных рядов. |
| [STL_Residual — функция диаграммы](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/stl_residual.htm) | При разбивке входной метрики на компоненты сезонности и тренда часть вариантов меры не будет относиться ни к одному из двух главных компонентов. Функция STL\_Residual вычисляет эту порцию разложения. |

Учебное пособие с полным примером, демонстрирующим использование этой функции: [Учебное пособие — разложение временного ряда в Qlik Sense](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/tutorial-time-series-decomposition.htm).