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私は分析する時系列があります。いくつかの揺らぎを持っていることになっている
時系列の変動の学習
- 時系列 -
は、データから来ているドメインを考えます。 - 定期的な周期性が全く存在しないことがあります。不規則な期間の干ばつがあるかもしれません（変動はまったくありません）
- これらの変動は全体的な下降傾向の一部です。変動の
- 平均振幅：
私はそれらの一つ一つについて、以下の特徴を知ることにだけ興味を持っていますので、などをARIMAのようなモデリング技術を避けるためにしようとしています。
- 変動の平均時間（値がほぼ同じレベルまで上昇したり下降するまでに要する時間）。
- 変動の平均頻度。これらの変動は、どの期間後に起こりますか？
次のようにデータの一部が見えるものです：私は取っていたアプローチがにある
- のいくつかの並べ替えを構築
ファースト時間軸上でのアノテーション（例えば、平坦、増加、減少）
これらのタグに基づいて、上記の質問に答えるためのパターンをさらに検討します。
シリーズに全体的な上向き/下向きの傾向がある場合、平均/直線適合性を除去することによって傾向を逆転しています。
上記の答えに他のアプローチやテクニックがあるかどうかは疑問でした私のデータの質問。