Функции временных рядов

Ниже представлены функции, используемые для анализа данных временных рядов.

seriesOutliersDetectTukey

Обнаруживает выбросы в данных временных рядов с использованием фильтров Тьюки.

Синтаксис

Аргументы

series - Массив числовых значений.
min_percentile - Минимальный процентиль, используемый для расчета интерквартильного диапазона (IQR). Значение должно находиться в диапазоне [0.02,0.98]. По умолчанию 0.25.
max_percentile - Максимальный процентиль, используемый для расчета интерквартильного диапазона (IQR). Значение должно находиться в диапазоне [0.02,0.98]. По умолчанию 0.75.
K - Неотрицательное постоянное значение для обнаружения легких или более сильных выбросов. Значение по умолчанию 1.5.

Для обнаружения выбросов требуется как минимум четыре точки данных в series.

Возвращаемое значение

Возвращает массив такой же длины, как и входной массив, где каждое значение представляет собой оценку возможной аномалии соответствующего элемента в ряду. Ненулевое значение указывает на возможную аномалию. Array.

Примеры

Запрос:

Результат:

Запрос:

Результат:

Находит период заданных данных временных рядов с использованием FFT FFT - Быстрое преобразование Фурье

Синтаксис

Аргументы

Возвращаемое значение

Действительное значение, равное периоду данных временных рядов. NaN, если количество точек данных менее четырех. Float64.

Примеры

Запрос:

Результат:

Декомпозирует данные временных рядов с использованием STL (Процедура декомпозиции сезонных и трендовых данных на основе Loess) на сезон, тренд и остаточную компоненту.

Синтаксис

Аргументы

Количество точек данных в series должно быть как минимум в два раза больше значения period.

Возвращаемое значение

Массив из четырех массивов, где первый массив содержит сезонные компоненты, второй массив - тренд, третий массив - остаточная компонента, а четвертый массив - базовая компонента (сезон + тренд). Array.

Примеры

Запрос:

Результат: