python - Pythonで時系列異常を検出する

Question

私は時系列の大規模なコレクションを研究しています。一般に、時系列は線形傾向に従います (若干のノイズがあります)。例は次のようになります。

ただし、検出器に障害が発生し、時系列の y 値が急激に低下することがあります。例：

私の質問: Python を使用してそのような「ジャンプ」を検出するにはどうすればよいですか?

Answer 1

デフォルトの異常検出戦略には、特定の時点で時系列を予測し、それを新しい実際の値と比較することが含まれます。違いがある場合は、異常があります。

あなたの例では、時系列モデルは線形関数になります。たとえば、2012 年 7 月に、次の 5 つのデータ ポイントを予測します。次に、測定時に新しいポイントを比較します。下の画像のようにデータが減少した場合、残差は予想よりも高くなります。

残差については、ガウス分布を想定できます。計算された残差がeg2シグマ以上離れている場合、フラグを立てることができます。