javascript - 如何标准化 [x,y] 时间序列数据集？

Question

问题：

我目前正在解析[x,y]坐标的时间序列数据集。数据不完整 - 它包含间隙和抖动，我想使用统计分析来填补这些空白/标准化抖动。

背景：

我目前正在阅读非线性回归（特别是多项式回归 -> PR） - 这似乎是我的问题的最佳拟合（双关语）。

我意识到 PR 处理“向一个方向转动”的弧线，因此，我将尝试重构我的代码以使用更小的样本量 - 并沿着时间序列工作。

问题：

1. 我在正确的轨道上吗？
2. 我想做的事情有名字吗？（曲线拟合？趋势线？连续回归？）
3. 我可以/应该使用另一种技术，为我的数据提供更好的“拟合”吗？

Answer 1

在我看来，您的方向是正确的。使用 PR 之类的拟合技术可以帮助您平滑数据，从而消除 jtters，并在缺失的间隙中重新采样。虽然找到一个合适的函数可以完成这两项任务，但如果您对适合的函数类型没有清晰的认识，您可以尝试其他方法：

1. 为了处理短期抖动和波动，您可以使用平滑技术，如移动平均（如这里）或三次平滑样条，它在数据的短窗口上使用多项式回归（参见 [这里]）2。

2. 为了填补缺失的空白”，您可以使用最近邻插值、回归或自动回归方法等插值技术，这实际上取决于您拥有什么样的数据。我建议您查看此处并找到适合您的方法。