Bir grafik bir zirveye ve platolara ulaştığında nasıl bulunur?

9

Bu çok basit gelebilir, ancak bu sorun var: 300 pencere boyutu ile bir veri kuyruğum var. Yeni veri bir ucuna eklenir, eski değerleri diğer ucundan kaldırılır.

Kuyruk verilerinin az çok tutarlı kalmasını bekliyorum, örneğin: 10,12,15,10,20, sonra keskin bir şekilde yükselmeye başlıyor: 15,10,20,22,25,26,28,30,32 ... 150 ya da daha fazla. Orada veriler biraz dalgalanabilir, daha sonra benzer bir eğimle (120,118,116,115 ...) 20'ye kadar iner.

Programlı olarak bu veri serisinin dönüm noktasını tanımlamak çalışıyorum, ama benim kod ben istiyorum daha sık zirveleri algılar. Grafiğin ne zaman yükseldiğini, ne zaman kesin bir dönüm noktasına ulaştığını ve ne zaman düşmeye başladığını nasıl belirleyebilirim? Değişim oranının değişim oranına bakmaya çalışmalı mıyım?

time-series maximum

— Alex Stone
kaynak

Eğer eğim ve tepenin yüksekliği hakkında makul bir fikriniz varsa, hem yüksekliği hem de tırmanış süresini ve mevcut eğimi dikkate alabilir misiniz? Piklerle ilgili önceden ne kadar verileriniz var ve bunları bir modele sığdırmak için kullanabilir misiniz?

— Karl

2

Yöntem ne olursa olsun, zirvenin ve platonun ne olduğunu doğru bir şekilde tanımlamanız gerekir. İki ardışık 'yüksek' değer bir tepe noktası mı yoksa bir plato mu? Beşe ne dersin? Bazı yöntemlerin bu bilgiye ihtiyacı yok gibi görünebilir, ancak bu sahne arkasında gizlenir. Her zamanki gibi, sorununuzu doğru bir şekilde tanımlamak ve parametrelerinizi (ve / veya algoritmayı) optimize etmek söz konusudur.

— Nick Sabbe

2

Bunun beklediğiniz kesin desen olduğunu biliyorsanız, bu kesin deseni arayabilirsiniz, ancak diğer desenleri de kaçırırsınız. Yani. Zirvenin 150 olacağını biliyorsanız, 2 veya 3 veya 4 veya (ancak birçok) ardışık 150 değeri arayabilirsiniz. Ama "ya da öyle" diyorsunuz - "ne kadar büyük"? Belki de zirve "130'un üzerinde ardışık 3 değer" olarak tanımlanabilir veya belki de "140'ın üzerinde ardışık 5 değerden 3'ü" olarak tanımlanabilir. Buna siz karar verin.

Öte yandan, zirveleri tespit etmek için sadece genel bir program arıyorsanız - buna bakıldı. Bir sürü yumuşatma yöntemi vardır (örneğin, lös, çeşitli türlerin kamaları, hareketli ortalamalar vb.). Uzman olduğum bir alan değil, ama bu konuda çok fazla literatür var.

— Peter Flom
kaynak

4

İçine bak Sizer tartışmasız daha fazla zaman serisi aracı daha kesitsel ait olmasına rağmen, (önemsiz sıfır geçişlerinde ... ya yamaçlar, ben hatırlamıyorum). Buradaki fikir, farklı bant genişliklerinde (üç büyüklük sırasına göre değişen) verileri düzeltmek ve yerel bir regresyonun eğiminin önemli ölçüde pozitif veya negatif (veya kararsız) olup olmadığını görmek için bazı yerel testler uygulamaktır. Hangi özelliklerin bulunduğunu belirlemenize yardımcı olacak inandırıcı bir resim üretir. (R uygulaması olmadığına, sadece Matlab'a şaşırdım.)

— StasK
kaynak