我正在尝试使用一种算法来查找和排名持续下降的数据。 基础条件:
断点位置(蓝色箭头)未知但大于 x(例如可以在 t=4 或 t=9 中但不能小于 t=2)
考虑到数据方差，B 部分(断点之后)的 AVG 明显小于 A 部分(断点之前)。
A部分和B部分的比例越大，得分越高。
需要有关最佳实践的建议。
更新:我吐出 X 轴在那些日子之前持续 2 天和 10 天。 并使用 SUM((x_last_2_days -x_avg last_10_days)/std_over_all )
所以我得到了以下模式
等级 2 - 良好
等级 3 - 有争议
等级 6 - 差
等级 7 - 好
等级 8 - 差
如何忽略不良模式或改进算法。
最佳答案
看起来你正在处理一个嘈杂的time series .您制定的问题是已知的step detection or edge detection .你解决它的方法列在那里的 wiki 中(寻找滑动窗口)。因为数据是嘈杂的，所以你必须使用统计方法来检测嘈杂数据中的特征，以区分模式的变化和纯噪声。具体实现需要一些分析和可能的模拟。
一般来说，时间序列的分析和信号处理都会涉及到去趋势、去季节、边缘检测，这样剩下的就是纯白噪声了。使用的工具是Fourier transform , autocorrelation等
关于algorithm - 检测转换数据持续下降模式的最佳算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/71922091/