如何配置时间序列异常值检测的灵敏度？

Question

我在如下构造的周期时间序列中检测异常值：

install.packages("outliers")
time_series_obj = ts(time_series_data, frequency = SOME_VALUE)
fitted_time_series_data <- stl(time_series_obj, "periodic", robust=TRUE)
outliers <- which(fitted_time_series_data$weights<1e-8)

异常值检测对我的需求过于敏感，我只想保留最极端的异常值。 （改变权重滤波器的影响非常小。）我希望灵敏度是可配置的（例如，滤除所有具有绝对值大于k标准差的余数的异常值或类似的方法）。

Answer 1

包tsoutliers提供了一种检测时间序列中某些类型的异常值的过程。在此包中，可以通过设置t检验中使用的临界值来配置灵敏度。