설명되지 않은 스파이크 (펄스), 시간 경과에 따른 추세 또는 레벨 교대를 나타내는 시계열 데이터에서 특이점을 필터링하려고합니다. 목적은 전후 기간에 안정적인 데이터를 얻는 것이므로 중간의 효과를 추정 할 수 있습니다.파이썬 시계열 (펄스, 추세, 시프트)에서 개입 탐지
개입 탐지의 ARIMA 모델링에는 어떤 도구가 제공됩니까? 나는 내가 지금까지 찾을 수 없었던 것에 놀랐다.
고급 통계 패키지를 사용하기위한 Python 라이브러리에는 여전히 차이가 있습니다. RPy 모듈을 사용해 보셨습니까? RPy를 사용할 때 bcp (Bayesian Change Point) 또는 strucchange와 같은 R 패키지를 사용할 수 있습니다. RPY에
간단한 튜토리얼 : http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html strucchange 패키지 : http://cran.r-project.org/web/packages/strucchange/index.html BCP 패키지 : http://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html