Mehrere Ausreißer in saisonalen Zeitreihen erkennen

Einführung in die Anomalieerkennung in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Monatliche Umsatzdaten

head(msales)

  sales month
1 6.068     1
2 5.966     2
3 6.133     3
4 6.230     4
5 6.407     5
6 6.433     6

Grubbs-Test hier nicht geeignet

plot(sales ~ month, data = msales, type = 'o')

library(AnomalyDetection)
sales_ad <- AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                                direction = 'both')

Argumente

x: Vektor von Werten
period: Periode des sich wiederholenden Musters
direction: finde Ausreißer, die klein ('neg'), groß ('pos') oder beide sind ('both')

sales_ad <- AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                                direction = 'both')

sales_ad$anoms

  index anoms
1    14 1.561
2   108 2.156

AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                    direction = 'both', plot = T)

Einführung in die Anomalieerkennung in R