Care sunt caracteristicile detectării anomaliilor în serii temporale (reziduuri STL, ESD)?

Detecția de anomalie în seriile temporale utilizează adesea metode care iau în considerare sezonalitatea și tendințele pentru a evidenția anomaliile în reziduuri.

Reziduuri STL (Decompoziție sezonier-trend folosind Loess):

• STL descompune seria temporală în trei componente: sezonalitate, trend și reziduuri.
• Anomaliile sunt căutate în reziduuri, deoarece acestea reflectă abateri de la comportamentul așteptat după luarea în considerare a trendului și sezonalității.
• Acest lucru permite identificarea mai precisă a anomaliilor, fără a le confunda cu fluctuațiile sezoniere.

ESD (Devierea extremă Student):

• Test statistic pentru detectarea mai multor valori aberante în date.
• Funcționează prin eliminarea secvențială a celor mai extreme valori și verificarea semnificației acestora.
• Este adesea aplicat pe reziduuri după decompoziție (de exemplu, după STL) pentru a identifica anomalii semnificative din punct de vedere statistic.

Împreună, aceste metode permit mai întâi curățarea seriei temporale de efectele sezoniere și de trend (STL), apoi detectarea anomaliilor în datele curățate folosind un test statistic (ESD).