Estas son algunas ideas que se me ocurren y que pueden funcionar...
Derivados: Si tomas tu matriz y restas los elementos entre sí para obtener una matriz con un punto menos, pero esa es la primera derivada. Si ahora suavizas eso y buscas el cambio de signo, eso puede detectar tu bache.
Medias móviles: Quizás el uso de 2 medias móviles retardadas (exponenciales o de ventana) podría revelar el gran bache mientras se ignora el pequeño. Básicamente, la anchura de la media móvil de la ventana más pequeña debe ser mayor que la anchura de los baches que desea ignorar. La EMA más amplia debe ser más ancha pero no demasiado para detectar el bache.
Buscas cuando se cruzan y les restas el desfase (ventana/2) y eso es una estimación de dónde está tu bache. http://www.stockopedia.com/content/trading-the-golden-cross-does-it-really-work-69694/
Modelos lineales: Haz una serie de modelos lineales de suficiente amplitud que tengan varios bultos de ancho, digamos 100 puntos. Ahora haz un bucle a través del conjunto de datos generando regresiones lineales sobre la variable X. Mira el coeficiente de X y observa dónde se produjo el gran cambio de signo. Eso es un gran bache.
Lo anterior es sólo una conjetura por mi parte y probablemente haya mejores formas de hacerlo.
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No creo que exista "el mejor enfoque". Hay muchas formas de analizar o informar sobre los picos en las series temporales. Tu pregunta no da ninguna pista para entender lo que podrías estar buscando. Tal vez debas consultar artículos en tu campo, para obtener pistas o puntos de referencia.
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No sé qué información proporcionar para darle las pistas. Básicamente tienes una gráfica que tiene una tendencia a la baja (se obtiene menos respuesta de una célula a medida que pasa el tiempo) y en algún lugar en el medio podrías ver un aumento en la producción. Eso es todo. ¿Crees que básicamente depende de mí decir subjetivamente que, por ejemplo, un aumento del 10% en la respuesta = lo que busco?
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Asumiendo que a veces se ve el comportamiento como se muestra, y a veces sólo la disminución continua (aproximadamente), tendrá muchas más posibilidades de obtener una respuesta razonable aquí si reemplaza un gráfico grande por 6-10 pequeños, donde una mitad tiene este aumento y la otra mitad no.
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¿Puede tener más de un máximo local (bump)?
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¿Por qué no publicas tus datos y yo me ocuparé de esto? El filtro presuntivo que usted y otros han sugerido tiene efectos secundarios. Si quieres una forma objetiva de manejar esto, tal vez pueda darte algunos consejos. Pero todo comienza con los datos, no con la presunción.
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Aquí no te ayudarán las estadísticas.