Какви са характеристиките на откриването на аномалии в времеви серии (остатъци STL, ESD)?

Обнаружаването на аномалии в времеви редове често използва методи, които вземат предвид сезонността и тенденциите, за да изолират аномалии в остатъците (reziduals).

Reziduals STL (сезонно-тенденционно разлагане с Loess):

• STL разделя времевия ред на три компонента: сезонност, тенденция и остатъци.
• Аномалиите се търсят в остатъците, тъй като те отразяват отклонения от очакваното поведение след вземане предвид на тенденцията и сезонността.
• Това позволява по-точно откриване на аномалии, без да се бъркат с сезонните колебания.

ESD (Extrem Studentized Deviate):

• Статистически тест за откриване на няколко изключително отклоняващи се стойности в данните.
• Работи чрез последователно премахване на най-екстремните стойности и проверка на тяхната значимост.
• Често се прилага към остатъците след разлагане (например, след STL), за да се идентифицират статистически значими аномалии.

Заедно тези методи позволяват първо да се почисти времевият ред от сезонни и тенденционни ефекти (STL), а след това да се открият аномалии в почистените данни с помощта на статистически тест (ESD).