我试图过滤掉我的时间序列数据中的异常值，这些数据显示出无法解释的峰值（脉冲）、随时间变化的趋势或水平变化。其目的是获得前后期稳定的数据，以便估计中间期的影响。
什么样的工具可用于干预检测的ARIMA建模？我很惊讶到目前为止我能找到的很少。
最佳答案
Python库在使用高级统计数据包方面还存在一些空白。你试过使用RPy模块吗？使用RPy时，可以使用R包，如bcp（Bayesian Change Point）或strucchange。
RPy简要教程：http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html
strucchange套餐：http://cran.r-project.org/web/packages/strucchange/index.html
bcp套餐：http://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html