用python检测时序异常

Question

我正在研究大量的时间序列。一般来说，时间序列遵循线性趋势(带有一些噪声)，一个示例如下：

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然而，有时检测器出现故障，导致时间序列的y值突然下降。示例：

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我的问题:如何使用Python-来检测这种“跳转”

Answer 1

默认异常检测策略包括在给定点预测时间序列并将其与新的实数进行比较。如果有差异，你就会有异常现象。

在您的示例中，您的timeseries模型将是一个线性函数。例如，在2012年7月，你将预测接下来的5个数据点。然后，你比较新的点，当他们被测量。如果您的数据下降，如在您的底部图像，残值将高于预期。

对于残差，可以假定为高斯分布。如果计算出的残差大于e.g.2西格玛，你可以标记它。