SDARアルゴリズムと統計的手法による時系列からの外れ値と変化点の検出

 SDARアルゴリズムと統計的手法による時系列からの外れ値と変化点の検出

SDARアルゴリズムと統計的手法による時系列からの外れ値と変化点の検出。大学時代の研究で調査していた内容。

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MATSUMOTO Ryosuke

July 13, 2013
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  1. 1.
  2. 2.

    2/24 [4] ⇒ ⇒ [4] J. Takeuchi and K. Yamanishi,

    “A Unifying Framework for Detecting Outliers and Change Points from Time Series,” IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, pp.482-492, 2006.
  3. 11.

    11/24 SDAR L + + = − − − −

    2 2 1 1 t t t t t x A x A x AR AR ⇒ Σ Σ Σ Σ ⇒ SDAR ⇒ ⇒
  4. 12.

    12/24 AR ( ) Σ − − , , ,

    , , | 1 1 µ k t k t t A A x x P L ( )( )T 1 1 1 1 ∑ ∑ + = − + = − − − = − = t k i j i i j t k i i x x k t C x k t µ µ µ ⇒ ⇒ ⇒ ▪ ∑ ∑ = − = = Σ + = k i i j i j k i i i C A C C A C 1 1 0 k ( ) k j j , , 1 : L = AR ② ② ② ②
  5. 13.

    13/24 SDAR ( ) ( ) Σ − = −

    = − ∑ , , , , , | log 1 1 1 1 µ k i i t i i t A A x x P r I L ▪ I ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ t ▪ ( ) 1 0 < < r r ⇒ ⇒ ⇒
  6. 14.

    14/24 SDAR ⇒ ⇒ ( ) ( ) ( )(

    )T 1 : 1 : µ µ µ µ − − + − = + − = − j t t j j t x x r C r C rx r ( ) ( ) ( )( )T 1 ˆ ˆ 1 : : ˆ t t t t k i k t i t x x x x r r x A x − − + Σ − = Σ + − = ∑ = − µ µ ② ② ② ② j A r ∑ = − = k i i j i j C A C 1 ( ) ( ) Σ − = − = − ∑ , , , , , | log 1 1 1 1 µ k i i t i i t A A x x P r I L
  7. 15.

    15/24 t x t P SDAR ⇒ ⇒ ( )

    1 1 | log ) ( Score − − − = t t t t x x P x ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒
  8. 19.

    19/24 02 . 0 = r ▪ ChageFinder Port135 2003

    7 31 3 8 26 2 ⇒ MS.Blast 5 = T [2] ⇒ Trend Micro ※ ⇒
  9. 20.

    20/24 3 Trend Micro ▪ MS.Blast ⇒ 2003 8 17

    5 31 Trend Micro ▪ MS.Blast ⇒ 2003 8 11 9 44 ▪ ⇒ 2003 8 23 10 ▪ ⇒ 2003 8 11 9 ▪ ⇒ 2003 8 13 10
  10. 24.
  11. 25.
  12. 26.

    26/24 t t t t z z z ε +

    − = − − 2 1 5 . 0 6 . 0 t t t z x µ + = 0 1000 10 1000 1 10 1000 = µ 9 2000 = µ 8 3000 = µ 1000
  13. 27.
  14. 28.

    28/24 t t t t z z z ε +

    − = − − 2 1 5 . 0 6 . 0 t t t z x µ + = 0 1000 1 t × 1000 1000
  15. 29.
  16. 30.
  17. 31.
  18. 36.
  19. 37.

    37/24 ▪ SDAR ⇒ ▪ ⇒ ⇒ ( ) 1

    1 | log ) ( Score − − − = t t t t y y Q y ⇒