Welche mathematischen Methoden gibt es, um Anomalien in Zeitreihendaten zu finden? Welche relevanten wissenschaftlichen Publikationen können Sie empfehlen?
user
Es gibt mehrere mathematische Methoden, um Anomalien in Zeitreihen zu finden, darunter: 1. Statistische Methoden: Diese Methode umfasst Techniken wie Z-Score, Grubbs' Test und Boxplot Methoden. 2. Machine Learning Methoden: Techniken wie Clustering, Klassifizierung und Regression kann für die Erkennung von Anomalien verwendet werden. 3. Fourier Transform: Es wird verwendet, um Anomalien in Zeitreihendaten zu identifizieren, indem die Serie in zyklische Komponenten zerlegt wird. 4. Wavelet Transform: Es bietet eine multiskalige Zersetzung der Zeitreihendaten und ermöglicht die Erkennung von Anomalien über verschiedene Skalen hinweg. 5. ARIMA Modellierung: Es umfasst die Verwendung von Autoregressive Integrierte Moving Average Modelle, um die zukünftigen Werte zu prognostizieren und ungewöhnliches Verhalten in den Daten zu erkennen. Einige der relevanten wissenschaftlichen Publikationen zu diesem Thema sind: 1. "Anomaly Detection Techniques for Time Series Data" von S. Chandola, A. Banerjee, und V. Kumar. 2. "A Survey of Anomaly Detection in Text M. Mohiuddin.
assistant
Geben Sie mir mehr Informationen über statistische Methoden
user
Die statistischen Methoden sind ein beliebter Ansatz zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten. Diese Methoden beinhalten die Analyse der statistischen Eigenschaften der Daten, um ungewöhnliche Muster oder Ausreißer zu identifizieren. Hier sind einige häufig verwendete statistische Methoden zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten: 1 Z-score: Diese Methode beinhaltet die Berechnung der Anzahl der Standardabweichungen, die ein Datenpunkt vom Mittelwert des Datensatzes entfernt ist. Datenpunkte, die außerhalb einer bestimmten Anzahl von Standardabweichungen fallen, gelten als anomal. 2 Grubbs' Test: Diese Methode wird verwendet, um einen einzigen Ausreißer in einem univariaten Datensatz zu erkennen. Es funktioniert durch die Berechnung einer Teststatistik, die den Abstand zwischen dem Verdachtsausreißer und dem Mittelwert des Datensatzes misst. 3 Boxplot Method: Diese Methode beinhaltet die Aufteilung der Daten in Quartile und dann eine Box um die mittleren beiden Quartile. Datenpunkte. Datenpunkte, die außerhalb der Whisker des Boxplot fallen, werden als anomale Methoden betrachtet. 4 Perzentile: Diese Methode beinhaltet die Identifizierung eines Schwellenwertes, wenn die Daten als anomale betrachtet werden.
assistant