時系列関数
以下の関数は系列データ分析に使用されます。
seriesOutliersDetectTukey
Tukey Fencesを使用して系列データの外れ値を検出します。
構文
引数
series- 数値の配列。min_percentile- 四分位範囲 (IQR) を計算するために使用する最小パーセンタイル。値は[0.02,0.98]の範囲内でなければなりません。デフォルトは0.25です。max_percentile- 四分位範囲(IQR) を計算するために使用する最大パーセンタイル。値は[0.02,0.98]の範囲内でなければなりません。デフォルトは0.75です。K- 軽度または強度の外れ値を検出するための非負の定数値。デフォルト値は1.5です。
外れ値を検出するには、series に少なくとも4つのデータポイントが必要です。
返される値
- 入力配列と同じ長さの配列を返し、各値は系列内の対応する要素の可能な異常のスコアを表します。ゼロでないスコアは、可能な異常を示します。配列。
例
クエリ:
結果:
クエリ:
結果:
seriesPeriodDetectFFT
FFTを使用して、与えられた系列データの周期を見つけます。
FFT - 高速フーリエ変換
構文
引数
series- 数値の配列。
返される値
- 系列データの周期と等しい実数値。データポイントの数が4未満の場合はNaNです。Float64。
例
クエリ:
結果:
結果:
seriesDecomposeSTL
STL (Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess) を使用して系列データを季節成分、傾向成分、残差成分に分解します。
構文
引数
series- 数値の配列。period- 正の整数。
seriesのデータポイントの数は、periodの値の少なくとも2倍である必要があります。
返される値
- 季節成分を含む最初の配列、傾向を含む2番目の配列、残差成分を含む3番目の配列、基準（季節 + 傾向）成分を含む4番目の配列からなる4つの配列の配列。配列。
例
クエリ:
結果: