🔬 时间序列分解与变点检测
趋势·季节·残差分解 · 季节指数 · 均值/方差变点定位
🔧 全部工具
把序列拆成趋势 + 季节 + 残差三个分量(经典分解法,与 R / Python statsmodels 同口径),给出季节指数、季节强度与趋势强度;同时用二分分割 + BIC 自动定位均值突变点与波动突变点,用于识别工艺调整、设备更换、原料批次切换等结构性变化。
历史数据(按时间先后排列,每行一个值)
① 分解总览
② 分量图(原始 / 趋势 / 季节 / 残差)
③ 季节指数
④ 变点检测

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