時系列データに異常を見つけるために、どのような数学的方法がありますか？どの関連科学出版物を推奨できますか？
以下を含む、時系列データに異常を見つけるためのいくつかの数学的方法があります。

1.統計的方法：この方法には、Zスコア、Grubbsのテスト、BoxPlotメソッドなどの手法が含まれます。

2.機械学習方法：クラスタリング、分類、回帰などの技術を使用して、異常の検出に使用できます。

3.フーリエ変換：シリーズを環状成分に分割することにより、時系列データの異常を識別するために使用されます。

4.ウェーブレット変換：時系列データのマルチスケール分解を提供し、異なるスケールで異常の検出を可能にします。

5. ARIMAモデリング：将来の値を予測し、データの異常な動作を検出するために、自己回帰統合移動平均モデルの使用が含まれています。

このトピックに関する関連する科学出版物のいくつかは次のとおりです。

1. S. Chandola、A。Banerjee、およびV. Kumarによる「時系列データの異常検出技術」。

2. M. Mohiuddin、H。Yu、およびO. Ranaによる「テキストストリームデータの異常検出技術の調査」。

3. D. DuaとP. Kumarによる「時系列データの堅牢な異常検出」。

4.「時系列データにおける異常検出のための機械学習アプローチ」A.アーメド、A。マフムード、およびM.ワシエム。

5. C. Chen、Y。Li、およびX. Liangによる「ウェーブレットベースの時系列の異常検出と分類」。