r - Twitter AnomalyDetection 包无法识别负面异常

Question

我一直在尝试使用 Twitter 的AnomalyDetection包来识别可疑的低数据，但我无法使用选项“direction = 'neg'”。当我运行以下示例（取自此处）时，我只得到一个具有 0 个观察值的 data.frame，并且该图的结果为 NULL：

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

有什么方法可以使用“direction = 'neg'”选项吗？

Answer 1

对此的简单答案可能是没有任何否定异常。在我的分析中，我已经看到了这种情况。尝试放宽 max_anoms 参数，您的模型会对它们更加敏感。