时间序列函数

以下函数用于序列数据分析。

seriesOutliersDetectTukey

使用 Tukey Fences 检测序列数据中的异常值。

语法

参数

• series - 数值数组。
• min_percentile - 计算四分位间距所使用的最小百分位。该值必须在 [0.02,0.98] 范围内。默认值为 0.25。
• max_percentile - 计算四分位间距所使用的最大百分位。该值必须在 [0.02,0.98] 范围内。默认值为 0.75。
• K - 非负常数值，用于检测轻微或更强的异常值。默认值为 1.5。

在 series 中至少需要四个数据点才能检测到异常值。

返回值

• 返回一个与输入数组具有相同长度的数组，其中每个值表示对应元素在系列中的可能异常分数。非零分数表示可能的异常。 Array。

示例

查询：

结果：

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结果：

seriesPeriodDetectFFT

使用 FFT - 快速傅里叶变换 找到给定序列数据的周期。

语法

参数

• series - 数值数组

返回值

• 返回与序列数据的周期相等的实值。当数据点数量少于四个时返回 NaN。 Float64。

示例

查询：

结果：

结果：

seriesDecomposeSTL

使用 STL (基于 Loess 的季节-趋势分解程序) 对序列数据进行分解，得到季节、趋势和残差成分。

语法

参数

• series - 数值数组
• period - 正整数

series 中的数据点数量应至少是 period 的两倍。

返回值

• 返回一个包含四个数组的数组，第一个数组包含季节成分，第二个数组 - 趋势，第三个数组 - 残差成分，第四个数组 - 基线（季节 + 趋势）成分。 Array。

示例

查询：

结果：