Twitter AnomalyDetectionパッケージが否定的な異常を特定できない

Question

私は、TwitterのAnomalyDetectionパッケージを使用して、不審なデータを特定しようとしていましたが、 "direction = 'neg'"オプションを使用できませんでした。私は（hereから取られた）次の例を実行すると、私は0観察とだけdata.frameを取得し、プロットのNULL結果：

devtools::install_github("twitter/AnomalyDetection") # install twitter's AnomalyDetection 

library(AnomalyDetection) 

library(fpp) # for 'ausair' data 

library(lubridate) 

myTS <- ausair # initialise data 

myPeriod <- "year" # set the period 

ymth <- paste(start(myTS), collapse="/") 

startDate <- as.Date(paste(ymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # start date 

eymth <- paste(end(myTS), collapse="/") 

endDate <- as.Date(paste(eymth, "1", sep="/"), format="%Y/%m/%d") # end date 

Dates <- seq.Date(startDate, endDate, by=myPeriod) # create the dates 

Dates <- ymd(Dates) # convert to POSIXct 

Dates <- as.POSIXct(Dates) 

myData <- data.frame(Dates, myTS) # cast as a data.frame 

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='pos', plot=TRUE) # this works! 

AnomalyDetectionTs(myData, max_anoms = 0.2, direction='neg', plot=TRUE) # this doesn't 

は「方向=「NEGを使用する方法はあります''オプション？

Answer 1

これに対する簡単な答えは、ネゲの異常がないことかもしれません。私はこれが私の分析で起こるのを見た。 max_anomsパラメータを緩和してみると、モデルの方が敏感になります。