كشف النقاط التحول في وجود القيم الشاذة

يمكن أن تواجه العديد من الطرق التقليدية لتحديد نقاط التحول صعوبات في وجود القيم الشاذة، أو عندما يكون الضجيج ذو ذيول ثقيلة. غالبًا ما سوف تستنتج نقاط تحول إضافية لتناسب القيم الشاذة. للتغلب على هذه المشكلة، غالباً ما يحتاج البيانات إلى المعالجة المسبقة لإزالة القيم الشاذة، على الرغم من أن ذلك صعب للتطبيقات التي تحتاج إلى تحليل البيانات عبر الإنترنت. نقدم منهجًا لكشف نقاط التحول يكون قويًا أمام وجود القيم الشاذة. الفكرة هي تعديل الطرق الحالية التي تستخدم تكاليف معاقبة لكشف التغيرات بحيث تستخدم دوال خسارة أقل حساسية للقيم الشاذة. نقترح أن دوال الخسارة المحدودة، مثل خسارة البي ويجيت الكلاسيكية، مناسبة بشكل خاص - حيث نوضح أن دوال الخسارة المحدودة هي الوحيدة التي تكون قوية أمام القيم الشاذة المتطرفة بشكل تعسفي. نقدم خوارزمية برمجة ديناميكية فعالة يمكن أن تجد التقسيم الأمثل وفقًا لمعايير تكاليفنا المعاقبة. من المهم أن يُمكن استخدام هذه الخوارزمية في البيئات التي تحتاج فيها البيانات إلى التحليل عبر الإنترنت. نظهر أنه يمكننا تقدير عدد نقاط التحول بدقة، وتقدير مواقعها بدقة، باستخدام دالة خسارة البي ويجيت. نوضح فائدة منهجنا للتطبيقات مثل تحليل بيانات تسجيل الآبار، وكشف تغييرات عدد النسخ، وكشف التلاعب بالأجهزة اللاسلكية. المواد التكميلية لهذه المقالة متاحة عبر الإنترنت.