관측치가 누락 된 일련의 기후 데이터에서 이상 값을 감지하려고합니다. 웹을 검색하면서 사용 가능한 많은 접근 방법을 찾았습니다. 이 중 stl 분해는 추세와 계절 성분을 제거하고 나머지를 연구한다는 의미에서 매력적입니다. 읽기 STL : 황토에 계절 - 트렌드 분해 절차 기반은 , stl누락 된 값에도 불구하고 적용 할 이상치의 영향을받지 가능한 가변성을 할당하는 설정을 결정 유연하게 나타납니다. 그러나 그것을 적용하려고 R에 따라 모든 매개 변수를 관찰 4 년으로하고, 정의 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/stl.html , I 만남 오류:
"time series contains internal NAs"(때 na.action=na.omit),
"series is not periodic or has less than two periods"(때 na.action=na.exclude)
주파수가 올바르게 정의되어 있는지 다시 확인했습니다. 블로그에서 관련 질문을 보았지만이를 해결할 수있는 제안을 찾지 못했습니다. 결 stl측값이있는 시리즈 에 적용 할 수 없습니까? 나는 유물을 도입 (및 결과적으로 감지 ...)하고 싶지 않기 때문에 그것들을 보간하는 것을 매우 꺼려합니다. 같은 이유로 ARIMA 접근법을 대신 사용하는 것이 얼마나 좋은지 알 수 없습니다 (그리고 결 측값이 여전히 문제가 될 경우).
결 stl측값이있는 시리즈 에 적용하는 방법을 알고 있거나 내 선택이 방법 론적으로 적절하지 않다고 생각되거나 더 나은 제안이있는 경우 공유하십시오. 나는 그 분야에서 아주 새롭고 관련 정보의 더미에 압도당했습니다.