Убакыт серияларында аномалияларды аныктоо өзенчәлектери кандай (STL калдыклары, ESD)?

Убакыт рәтләриндеги аномалияларды аныктоо көбүнчө сезондуулук жана трендтерди эске алуу менен калдык (reziduals) ичинен аномалияларды бөлүп көрсөтүүчү ыкмаларды колдонуу менен жүргүзүлөт.

STL калдык (Loess колдонуу менен сезондук-тренд бөлүү):

• STL убакыт рәтин үч компонентке бөлөт: сезондуулук, тренд жана калдык.
• Аномалиялар калдыкта изделет, анткени алар тренд жана сезондуулук эске алынгандан кийин күтүлгөн жүрүм-турумдан четке чыгыштарды чагылдырат.
• Бул аномалияларды так аныктоого мүмкүндүк берет, аларды сезондук тербелүүлөр менен аралаштырбай.

ESD (Extreme Studentized Deviate):

• Маалыматтарда бир нече экстремал маанилерди аныктоо үчүн статистикалык тест.
• Анын иштөө ыкмасы эң экстремал маанилерди кезектешип алып салуу жана алардын маанилүүлүгүн текшерүү аркылуу иштейт.
• Адатта, STLден кийин калдыкка колдонулат жана статистикалык мааниге ээ аномалияларды аныктоо үчүн колдонулат.

Бул ыкмалар бирге, биринчи кезекте убакыт рәтин сезондук жана тренд эффекттеринен (STL) тазалап, андан соң статистикалык тест (ESD) аркылуу тазаланган маалыматтарда аномалияларды аныктайт.