説明できないスパイク (パルス)、経時的な傾向、またはレベル シフトを示す時系列データの外れ値を除外しようとしています。その目的は、前期と後期で安定したデータを取得して、中間期の効果を推定できるようにすることです。
介入検出の ARIMA モデリングには、どのようなツールを利用できますか? 今までの発見が少なかったことに驚いています。
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Python ライブラリには、高度な統計パッケージを使用するためのギャップがまだいくつかあります。RPy モジュールを使ってみましたか? RPy を使用する場合、bcp (Bayesian Change Point) や strucchange などの R パッケージを使用できます。
RPy の簡単なチュートリアル: http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html strucchange パッケージ: http://cran.r-project.org/web/packages/strucchange /index.html bcp パッケージ: http://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html
于 2013-06-25T21:56:42.267 に答える