Існує ряд способів, що може статися "структурний розрив".
Якщо в "останній частині часового ряду" є зміна перехоплення або зміна тренда, то краще було б виявити виявлення втручання (NB - це емпірична ідентифікація значного впливу не визначеної детермінованої змінної такої як зміна рівня або зміна тенденції або настання сезонного імпульсу). Виявлення втручання тоді є попереднім курсором інтервенційного моделювання, де запропонована змінна включена в модель. Інформацію ви можете знайти в Інтернеті за допомогою googling "AUTOMATIC INTERVENTION DETECTION". Деякі автори використовують термін "ВІДКЛЮЧЕННЯ АУТЛІЕР", але, як і багато статистичної мови, це може бути заплутаним / неточним. Виявлені втручання можуть бути будь-якими з наступних (виявлення значної зміни середнього значення залишків);
1-річна зміна рівня (тобто імпульсу), багаторічна суцільна зміна рівня (тобто зміна перехоплення), систематична пульсація (тобто сезонний імпульс), зміна тренда (тобто 1,2,3,4,5, 7,9,11,13,15 .....) Ці процедури легко програмуються IN R / SAS / Matlab і звичайно доступні в ряді комерційно доступних пакетів часових рядів, проте є багато підводних каменів, до яких потрібно бути обережними наприклад, спочатку виявити стохастичну структуру чи виявити інтервенцію на оригінальній серії. Це як проблема з куркою та яйцями. Рання робота в цій області була обмежена типом 1 і, як такої, ймовірно, буде недостатньою для ваших потреб, оскільки ваші приклади ілюструють РІЗНІ ЗМІНИ.
В Інтернеті є багато матеріалу і навіть безкоштовна програма на веб- сайті http://www.autobox.com/30day.exe, яка навіть дозволяє використовувати власні дані протягом 30 днів. Ви можете навчитися багато чому "просто спостерігаючи" за словами Йогі одного разу і повторити їх результати.
Веб-посилання на точні для вас рівняння можна знайти, починаючи зі сторінки 134 в
http://www.autobox.com/pdfs/autoboxusersguide.pdf . Я один з авторів AUTOBOX.
