Python中的干預檢測時間序列（脈衝，趨勢，偏移）

Question

我試圖過濾出我的時間序列數據中顯示無法解釋的尖峯（脈衝），隨時間變化的趨勢或水平變化的異常值。目的是爲了獲得在前期和後期穩定的數據，以便估計中間的影響。

什麼樣的工具可用於介入檢測的ARIMA建模？到目前爲止，我一直很難找到我感到驚訝。

Answer 1

Python庫在使用高級統計信息包方面還存在一些差距。你有沒有嘗試過使用RPy模塊？使用RPy時，可以使用R包（如bcp（Bayesian Change Point）或strucchange）。

上RPY

簡短的教程：http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html strucchange包：http://cran.r-project.org/web/packages/strucchange/index.html BCP包：http://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html