Tratando de "entender" una serie de tiempo de los patrones es intuitivamente tentador utilizar STL descomposición como el concepto de distinguir entre la tendencia de la temporada y el resto tiene sentido.
Pero mi experiencia me dice que no estático algoritmo de plomo en todas las circunstancias, resultados de utilidad.
Así que mi pregunta general/s es/son cuándo no debe aplicar STL descomposición y si lo hace, lo de observación en la STL resultado en que la experiencia indican un defectuoso/inútil descomposición?
Como no confiar ciegamente en un análisis de la correlación de dos variables sin tener un vistazo a un gráfico de dispersión, b/c los valores atípicos pueden conducir a un alto coeficiente de correlación indica una inexistente relación.
Soy un novato en esta área, por lo que una más extensa respuesta sería genial.
