Анализ отклонений от среднего в периодически повторяющихся данных.

Сергиенко, например: «цифровая обработка сигналов».

Из методов пригодятся: фурье-анализ, вейвлет-анализ, методы аппроксимации, корреляционный анализ.

Мать моя женщина, опять второй курс?! А я надеялся что так трахаться больше никогда не придётся.

И на том спасибо :) Поготовее бы чего-нить, правда...

«вон те пики за 8-й день слишком выбиваются из общей картины».

Дэйвид Г. Порядковые статистики: Рассмотрены приложения порядковых статистик к теории оценивания, проверке статистических гипотез, задаче исключения резко выделяющихся наблюдений.

Спасибо. Многовато и придётся подымать ещё литературу. Или написать свой костыль с примерной оценкой.

В принципе, здесь можно так сделать: сначала построить спектр (БПФ), чтобы понять, на какие основные частоты приходятся повторения (наверняка, будут пики на 24часа и 7 дней + возможно еще какие-то), затем разбить данные по указанным периодам и усреднить медианой - так можно будет найти выбросы вне среднего по периоду. Чтобы быть точней, можно еще и среднеквадратичный размах учесть.

Еще вариант - подобрать вейвлеты таким образом, чтобы первое-второе разложение избавило нас от общего тренда - тогда останутся всякие выбросы, которые можно будет далее анализировать...

Много чего еще можно понапридумывать.

Мне нужен алгоритм или ...

Можно посмотреть как в criterion делают.

Нашёл библиотеки для обработки, буду играться. Спасибо :)

О, как раз сейчас занимаюсь равномерной аппроксимацией :)

В октаве все уже есть - на поиграться сойдет. А потом можно будет на сях переписать.

Ищи статьи из разделе статистики «change point detection».

Спаисбо.

Не устраивает второй курс?

https://class.coursera.org/ml/class/index

нелинейная регрессия, распознавание аномалий. В основном линейная алгебра. Таки, опять первый курс.

Спасибо за линк.