Comprobación de que los valores son definidas a trozos uniformes

Question

Tengo un conjunto de valores y quiero comprobar si son trozos uniformes. Espero que el uso de los términos correctos, pero voy a explicar lo que quiero decir.

Considere los siguientes valores - 100,105,100,103,98.

Podemos "ver" que están cerca el uno del otro. Podemos definir esta uniformidad por la normalización de la desviación Estándar.

Ahora echemos un vistazo a los siguientes valores - 100,105,100,103,98,198,200,203,205,100,105,100,103,98

La desviación estándar no trabajo aquí, pero es claramente uniforme en cada segmento. Para comprobar la uniformidad de aquí podemos comprobar cómo muchos de la muestra se desvían por no más de d% a partir de su predecesor. Esto parece que funciona, pero (y he aquí la pregunta) - ¿hay un mejor enfoque? Yo no sé ni cómo llamar a esta prueba para probar y buscar artículos.

Esto no manejar los valores atípicos muy bien. Puedo usar una media móvil o un movimiento de la mediana, y otra vez - ¿hay algo mejor?

Gracias.

Answer 1

La cosa más simple de hacer es ejecutar comprobaciones de valores atípicos en las diferencias.

Por ejemplo, echa un vistazo a la trama de X y las primeras diferencias a continuación. Se puede ver que los puntos 5 y 9 será detectado por los valores atípicos de diagnóstico. Usted podría caber un simple modelo lineal $\Delta y_i=c+e_i$ donde $c$ es una constante, y obtener los diagnósticos como el Cocinero de la distancia, que debe detectar los valores atípicos.

Answer 2

En changepoints si usted quiere asumir una distribución para cada segmento, a continuación, usted puede comprobar si hay un changepoint (o varios changepoints), utilizando una prueba de razón de verosimilitud.

Así, en el ejemplo que se ajuste a una distribución Uniforme de la pre-cambio y el posterior cambio de observaciones por separado, calcular la probabilidad y repita este paso para cada posible ubicación de changepoint. A continuación, el más probable de changepoint ubicación es la que con mayor probabilidad. Entonces prueba esto mediante la comparación de la relación entre el valor null (sin cambio) probabilidad y alternativa (un cambio en el maximizada ubicación) probabilidad de que un umbral.

La de arriba es la probabilidad general de la instalación. No he venido a través de este hecho para una distribución Uniforme antes, pero le dan un google y ver lo que se encuentra.