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时间序列分解
旨在将时间序列分离为其基本组成部分的统计方法：长期趋势、周期性季节性和随机残差。
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趋势
时间序列的组成部分，代表数据的长期演变，经过平滑处理，不包含季节性或不规则波动。
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季节性
时间序列的周期性和可预测组成部分，以固定间隔（年度、季度、月度）重复出现，与趋势无关。
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残差
提取趋势和季节性后剩余的时间序列部分，捕捉随机波动和噪声。
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X-11-ARIMA
由美国人口普查局开发的季节性分解程序，结合移动平均滤波器和ARIMA建模进行序列末端预测。
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稳健性
分解方法（如STL）在估计各组成部分时不受异常值影响的能力。
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季节周期
构成一个完整季节周期的观测值数量，是STL等分解算法的关键参数。
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平滑窗口
分解算法（如STL）的参数，控制用于趋势和季节性平滑的观测值数量。
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稳健STL分解
STL算法的变体，使用加权来减少异常值对趋势和季节性估计的影响。
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季节性日历（交易日效应）
在X-11等方法中进行的调整，用于修正不同日期组成（如周末、节假日）对月度数据的影响。
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亨德森滤波器
在X-11/SEATS程序中使用的对称移动平均滤波器，用于平滑趋势分量同时保留拐点。
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谱分析分解
在频域中分解时间序列的方法，用于基于周期识别和分离循环分量。
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MSTL（多重STL）
STL的扩展，允许通过迭代应用算法来分解具有多个季节性（如每日和每年）的序列。
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