我试图在我的时间序列数据中过滤掉异常值，这些异常值表现出无法解释的尖峰（脉冲）、随时间变化的趋势或电平变化。目的是得到前、后阶段稳定的数据，以便估计中间的影响。
有哪些工具可用于干预检测的 ARIMA 建模？到目前为止，我能找到的东西之少让我感到惊讶。
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Python 库在使用高级统计包方面仍有一些差距。您是否尝试过使用 RPy 模块？使用 RPy 时，您可以使用 R 包，例如 bcp（贝叶斯变化点）或 strucchange。
RPy 简要教程：http ://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html strucchange 包：http ://cran.r-project.org/web/packages/strucchange /index.html bcp 包：http ://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html
于 2013-06-25T21:56:42.267 回答