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悠悠楠杉

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2025-12-23

Python如何高效检测时间序列中的突变点？CUSUM算法详解
Python如何高效检测时间序列中的突变点？CUSUM算法详解
正文：在数据分析领域，时间序列的突变点检测是一个经典问题。无论是金融市场的异常波动、工业设备的故障预警，还是用户行为的突然变化，快速准确地识别这些突变点至关重要。CUSUM（Cumulative Sum Control Chart）算法因其高效性和灵活性成为业界常用方法之一。本文将详细介绍如何用Python实现CUSUM算法，并附上实战代码。一、什么是突变点？突变点（Change Point）是指时间序列中统计特性（如均值、方差）发生显著变化的时刻。例如，某产品的日销量长期稳定在1000件左右，突然连续几天飙升至2000件，这个转折点即为突变点。二、CUSUM算法原理CUSUM算法的核心思想是通过累积偏差来检测突变。其步骤如下：1. 计算残差：用观测值减去预期值（如历史均值）。2. 累积求和：对残差进行累积，放大微小但持续的偏差。3. 判断阈值：当累积值超过预设阈值时，判定为突变点。数学公式如下：[ St = \max(0, S{t-1} + x_t - \mu - k) ]其中，( \mu )为基线均值，( k )为允许的偏差容限...
2025年12月23日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

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