简单趋势分析算法

Question

好的，所以您有一些历史数据，它们的形式为[说]整数数组。 例如，这可以表示两年内服务器硬盘上的自由空间，每个阵列元素代表每日样本。

数据（在此示例中为自由空间）呈下降趋势，但在文件已被删除/压缩等情况下也具有周期性的正峰值。

您将如何确定两年期间的总体趋势，即：消除数据中的高峰和低谷？

现在，我完成了A级统计，然后获得了我所学历的统计模块，但是从那以后我睡了7,000次以上，好吧，它已经从我的大脑中泄漏出来了。

我并不需要那么多代码，更多地是关于如何解决这个问题的描述...

提前致谢！

Answer 1

您会得到许多不同的答案，而您选择的答案实际上取决于您可能有的更具体的要求。 例子：

1. 低通滤波器或任何其他频谱分析技术，并使用低频确定趋势。

2. 线性回归（时间/值）以找到“ r”（时间与值之间的相关性）。

3. 最后“ n”个样本的移动平均值。 如果“ n”足够大，这是我的最爱，因为很多时候这已经足够了，并且很容易编写代码。 这是上面＃1的近似值。

我敢肯定他们会是别人。

Answer 2

如果我这样做是为了产生通过点线给我看，我可能会使用黄土的一些变型中，描述http://en.wikipedia.org/wiki/Local_regression ， HTTP：//stat.ethz .ch / R-manual和/R-patched/library/stats/html/loess.html。 基本上，您可以通过对该点附近的数据点进行加权回归来找到任何特定点的平滑值，其中最接近的点的权重最大。