Wie finde ich auffällige Intervalle in meinen Datensätzen? |
10.09.2018, 10:36 | Auf diesen Beitrag antworten » |
rayray | Wie finde ich auffällige Intervalle in meinen Datensätzen? Meine Frage: Hallo community! Ich bin neu hier und erkläre mal einfach mein Problem. Ich habe einen Datensatz, der sich mit Produktionsmonaten und der relativen Häufigkeit beschäftigt (siehe Bild). Ich auf der x-Achse die Produktionsmonate und auf der y-Achse die relative Häufigkeit. Jetzt sind Anstiege und ein Abstiege in diesem Verlauf erkennbar. Mein Ziel ist es, diese Anstiege und Abstiege in ein Intervall zu setzen. Es gibt einige Verfahren, die sich damit beschäftigen eben diese Auffälligkeiten zu bestimmen. Ich habe mich bereits mit dem "Hill-Climbing" Algorithmus auseinander gesetzt und implementiert. Ich bekomme Intervalle, allerdings sind diese nicht gerade super. Jetzt wollte ich diesen Algorithmus erweitern, damit ich bessere Intervalle bekomme. Da ich weder reine Informatikerin noch Mathematikerin bin, wäre ich um jeden Ratschlag und Hilfe sehr dankbar. Meine Ideen: So sieht meine Funktion aus, die mir die Intervalle bestimmt. Übergeben werden die Monate und die relative Häufigkeit. hillclimbing1 <- function(prod.dat.ordered.distinct1,relativeHaufigkeit) { res <- c() val <- relativeHaufigkeit[1] j <- 1 for (i in 1:length(prod.dat.ordered.distinct1)) { if(abs(relativeHaufigkeit[i] - val) > abs((val*0.3))) { val <- relativeHaufigkeit[i] res[j] <- i - 0.5 j <- j +1 } } return(res) } Ein Auszug aus meinem Datensatz: 2012-07-01 0.0000000 2012-08-01 1.1111111 2012-09-01 0.2985075 2012-10-01 0.5141388 2012-11-01 0.0000000 2012-12-01 0.0000000 2013-01-01 0.6849315 2013-02-01 1.9762846 2013-03-01 1.1799410 2013-04-01 0.2881844 2013-05-01 0.2617801 2013-06-01 1.2285012 2013-07-01 1.2285012 2013-08-01 1.3539652 2013-09-01 1.6694491 2013-10-01 2.4000000 2013-11-01 2.5065963 2013-12-01 2.4869110 2014-01-01 2.0497804 2014-02-01 1.4044944 2014-03-01 3.9443155 2014-04-01 2.9748284 2014-05-01 3.0623020 2014-06-01 2.2044088 2014-07-01 2.9686175 2014-08-01 3.1304348 2014-09-01 3.9028621 2014-10-01 2.3942538 2014-11-01 2.9021559 2014-12-01 4.6280992 2015-01-01 3.8616251 2015-02-01 3.0252101 2015-03-01 3.7565740 2015-04-01 4.0977714 |
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