У меня статистическая / математическая проблема, с которой я столкнулся, и я действительно надеялся получить помощь.Я работаю над исследованием, в котором мне нужно сравнить недельный график с его собственной историей, чтобы увидеть, когда в прошлом он был почти таким же.Думайте об этом как о «поиске ближайшего соответствия».Информация отображается в виде линейного графика, но она легко доступна в виде необработанных данных:
Что я действительно хочу, так это чтобы выход был формой корреляции между текущими точками данных и другим набором из 5одновременные данные в истории.Итак, что-то вроде:
Мы получим код, написанный на Python для программного обеспечениясделать это автоматически (чтобы при добавлении новых данных они автоматически запускались и находили ближайший набор чисел, соответствующий текущему).
Вот где начинается сложность: поскольку числа с течением времени имеют тенденцию к общему росту, мы не хотим, чтобы они сравнивали абсолютное значение (поскольку числа могут никогда не совпадать).Одним из предложений было сравнение дельты (скорости изменения в процентах по сравнению с предыдущим днем) или использование логарифмической шкалы.
Мне интересно: как мне это сделать?Какой вид расчета я могу использовать для получения желаемых результатов?Я смотрел на различные виды уравнений корреляции, но они не учитывают «форму» данных, а обычно просто усредняют их.Важна форма линейного графика.
Заранее большое спасибо!