簡單趨勢分析算法

Question

好的，所以您有一些歷史數據，它們的形式為[說]整數數組。 例如，這可以表示兩年內服務器硬盤上的自由空間，每個陣列元素代表每日樣本。

數據（在此示例中為自由空間）呈下降趨勢，但在文件已被刪除/壓縮等情況下也具有周期性的正峰值。

您將如何確定兩年期間的總體趨勢，即：消除數據中的高峰和低谷？

現在，我完成了A級統計，然后獲得了我所學歷的統計模塊，但是從那以后我睡了7,000次以上，好吧，它已經從我的大腦中泄漏出來了。

我並不需要那么多代碼，更多地是關於如何解決這個問題的描述...

提前致謝！

Answer 1

您會得到許多不同的答案，而您選擇的答案實際上取決於您可能有的更具體的要求。 例子：

1. 低通濾波器或任何其他頻譜分析技術，並使用低頻確定趨勢。

2. 線性回歸（時間/值）以找到“ r”（時間與值之間的相關性）。

3. 最后“ n”個樣本的移動平均值。 如果“ n”足夠大，這是我的最愛，因為很多時候這已經足夠了，並且很容易編寫代碼。 這是上面＃1的近似值。

我敢肯定他們會是別人。

Answer 2

如果我這樣做是為了產生通過點線給我看，我可能會使用黃土的一些變型中，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，您可以通過對該點附近的數據點進行加權回歸來找到任何特定點的平滑值，其中最接近的點的權重最大。