Rileva i cambiamenti nelle serie storiche

Mi sono imbattuto in un prototipo di applicazione che trova cambiamenti significativi ("tendenze" - non picchi / valori anomali) nei dati sul traffico:

Voglio scrivere un programma (Java, opzionalmente R) in grado di fare lo stesso, ma poiché le mie capacità statistiche sono un po 'arrugginite, ho bisogno di approfondire di nuovo questo argomento.

Quale approccio / algoritmo dovrei usare / ricerca quindi?

Esistono diversi modi in cui può verificarsi "un'interruzione strutturale".

Se si verifica un cambiamento nell'Intercettazione o un cambiamento nella tendenza in "l'ultima parte delle serie temporali", uno sarebbe più adatto per eseguire il rilevamento di interventi (NB questa è l'identificazione empirica dell'impatto significativo di una variabile deterministica non specificata tale come un cambio di livello o una variazione di tendenza o l'inizio di un impulso stagionale). Il rilevamento degli interventi è quindi un pre-cursore per la modellazione degli interventi in cui una variabile suggerita è inclusa nel modello. Puoi trovare informazioni sul web cercando su Google "RILEVAMENTO INTERVENTO AUTOMATICO". Alcuni autori usano il termine "RILEVAMENTO ESTERNO", ma come un sacco di linguaggio statistico questo può essere confuso / impreciso. Gli interventi rilevati possono essere uno dei seguenti (rilevare un cambiamento significativo nella media dei residui);

una variazione di 1 periodo nel Livello (cioè un Impulso) una variazione contigua multi-periodo nel Livello (ovvero un cambiamento nell'Intercettazione) un Impulso sistematico (ovvero un Impulso stagionale) un cambiamento di tendenza (ovvero 1,2,3,4,5, 7,9,11,13,15 .....) Queste procedure sono facilmente programmabili IN R / SAS / Matlab e disponibili abitualmente in una serie di pacchetti di serie temporali disponibili in commercio, tuttavia ci sono molte insidie ​​di cui bisogna stare attenti ad esempio se rilevare prima la struttura stocastica o eseguire il rilevamento di intervento sulla serie originale. Questo è come il problema di pollo e uova. I primi lavori in questo settore erano limitati al tipo 1 e come tali probabilmente non saranno sufficienti per le tue esigenze, poiché i tuoi esempi illustrano LEVEL SHIFTS.

C'è un sacco di materiale sul web e persino un programma gratuito su http://www.autobox.com/30day.exe che ti consente persino di utilizzare i tuoi dati per 30 giorni. Potresti imparare molto "semplicemente guardando" come una volta Yogi ha detto e replicare i loro risultati.

I riferimenti web per le equazioni esatte da utilizzare sono disponibili a partire da pagina 134 in http://www.autobox.com/pdfs/autoboxusersguide.pdf . Sono uno degli autori di AUTOBOX.

Prova il pacchetto cpm o changepoint in R. È gratis da usare. Ricerca anche il modello del punto di cambiamento o il rilevamento del cambiamento sequenziale.