時系列関数

以下の関数は系列データの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 - 軽度または強い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。

series 内で外れ値を検出するには、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ます。各値は、系列内の対応する要素の可能性のある異常のスコアを表します。ゼロでないスコアは、可能性のある異常を示します。 配列。

例

クエリ:

結果:

クエリ:

結果:

seriesPeriodDetectFFT

FFT - 高速フーリエ変換を使用して、与えられた系列データの周期を見つけます。

構文

引数

• series - 数値の配列

返される値

• 系列データの周期に等しい実数値。データポイントの数が 4 未満の場合は NaN。 Float64。

例

クエリ:

結果:

結果:

seriesDecomposeSTL

STL (Loessに基づく季節的トレンド分解手法)を使用して、系列データを季節、トレンド、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 内のデータポイントの数は、period の値の 2 倍以上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、トレンドを含む2番目の配列、残差成分を含む3番目の配列、基準（季節 + トレンド）成分を含む4番目の配列からなる4つの配列の配列を返します。 配列。

例

クエリ:

結果: