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🔬 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
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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)
季节周期 m
无(仅趋势分解)
4(季度)
7(周)
12(月度)
24(半日)
52(周度)
分解模型
自动判断(推荐)
加法:Y = T + S + R
乘法:Y = T × S × R
变点最小段长
填入示例
开始分析
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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