मैं एंड्रयू मूर द्वारा सांख्यिकीय डेटा माइनिंग ट्यूटोरियल के माध्यम से अपना काम करना शुरू कर रहा हूं (इस क्षेत्र में पहले किसी और के लिए अनुशंसित)। मैंने इस बेहद दिलचस्प पीडीएफ को "टाइम-सीरीज़-आधारित-विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम का परिचयात्मक अवलोकन" पढ़कर शुरू किया , जिसमें बीमारी के प्रकोप का पता लगाने के लिए एल्गोरिथ्म के निर्माण में इस्तेमाल की जाने वाली कई तकनीकों के माध्यम से मूर का पता चलता है। स्लाइड्स के माध्यम से, पेज 27 पर, वह कई अन्य "अत्याधुनिक तरीकों की सूची" का उपयोग करता है, जो प्रकोपों का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। पहले सूचीबद्ध एक तरंगिका है । विकिपीडिया एक तरंगिका के रूप में वर्णन करता है
एक तरंग जैसा दोलन जो कि शून्य पर शुरू होता है, बढ़ता है, और फिर वापस शून्य में घट जाता है। इसे आम तौर पर "संक्षिप्त दोलन" के रूप में देखा जा सकता है
लेकिन आंकड़ों के लिए उनके आवेदन का वर्णन नहीं करता है और मेरी Google खोज में अत्यधिक शैक्षणिक पेपर निकलते हैं जो इस बात का ज्ञान देते हैं कि विषय पर आंकड़े या पूर्ण पुस्तकों से कैसे संबंधित हैं।
मैं इस बात की एक बुनियादी समझ चाहता हूं कि तरंगों को समय-श्रृंखला विसंगति का पता लगाने के लिए कैसे लागू किया जाता है, बहुत कुछ इस तरह से मूर अपने ट्यूटोरियल में अन्य तकनीकों को दिखाता है। क्या कोई इस बात की व्याख्या प्रदान कर सकता है कि तरंगों का उपयोग करने के तरीकों का पता लगाने का काम या मामले पर एक समझदार लेख के लिंक के लिए क्या है?