Функции временных рядов
Ниже приведены функции, используемые для анализа временных рядов.
seriesOutliersDetectTukey
Обнаруживает выбросы в временных рядах с использованием фильтров Тьюки.
Синтаксис
Аргументы
series- Массив числовых значений.min_percentile- Минимальный перцентиль, который используется для вычисления интерквартильного диапазона (IQR). Значение должно находиться в диапазоне [0.02,0.98]. По умолчанию 0.25.max_percentile- Максимальный перцентиль, который используется для вычисления интерквартильного диапазона (IQR). Значение должно находиться в диапазоне [0.02,0.98]. По умолчанию 0.75.K- Ненегативное постоянное значение для обнаружения слабых или сильных выбросов. Значение по умолчанию равно 1.5.
Для обнаружения выбросов необходимо как минимум четыре точки данных в series.
Возвращаемое значение
- Возвращает массив той же длины, что и входной массив, где каждое значение представляет собой оценку возможной аномалии соответствующего элемента в ряду. Ненулевое значение указывает на возможную аномалию. Array.
Примеры
Запрос:
Результат:
Запрос:
Результат:
seriesPeriodDetectFFT
Находит период заданного временного ряда с использованием FFT - Быстрое преобразование Фурье.
Синтаксис
Аргументы
series- Массив числовых значений.
Возвращаемое значение
- Реальное значение, равное периоду временного ряда. NaN, если количество точек данных меньше четырех. Float64.
Примеры
Запрос:
Результат:
Результат:
seriesDecomposeSTL
Декомпозирует временной ряд с использованием STL (Процедура декомпозиции по сезонам и трендам на основе Loess) на сезон, тренд и остаточный компонент.
Синтаксис
Аргументы
series- Массив числовых значений.period- Положительное целое число.
Количество точек данных в series должно быть как минимум в два раза больше значения period.
Возвращаемое значение
- Массив из четырех массивов, где первый массив включает сезонные компоненты, второй массив - тренд, третий массив - остаточный компонент, а четвертый массив - базовый компонент (сезонный + тренд). Array.
Примеры
Запрос:
Результат:
