Millised on anomaalia avastamise omadused ajaseerias (STL jäägid, ESD)?

Ajavahemiku seeriate anomaaliate tuvastamine kasutab sageli meetodeid, mis arvestavad hooajalisust ja trende, et esile tõsta jääkides (reziduals) olevad anomaaliad.

STL jäägid (hooajalise-trendi jaotamine Loess'i abil):

• STL jagab ajaseeria kolme ossa: hooajalisus, trend ja jäägid.
• Anomaaliad otsitakse jääkidest, kuna need peegeldavad kõrvalekaldeid oodatavast käitumisest pärast trendi ja hooajalisuse arvesse võtmist.
• See võimaldab täpsemalt tuvastada anomaaliaid, mitte segi ajada neid hooajaliste kõikumistega.

ESD (Extreme Studentized Deviate):

• Statistiline test, mis võimaldab tuvastada mitmeid äärmuslikke väärtusi andmetes.
• Töötleb, järk-järgult eemaldades kõige ekstreemsemad väärtused ja kontrollides nende olulisust.
• Sageli rakendatakse pärast jaotust (näiteks STL) jääkidele, et tuvastada statistiliselt olulisi anomaaliaid.

Koos võimaldavad need meetodid esmalt puhastada ajaseeria hooajalistest ja trendilistest mõjudest (STL) ning seejärel tuvastada puhastatud andmetes anomaaliaid statistilise testi (ESD) abil.