4.7 Approfondimenti

  • L’idea di adottare la decomposizone STL è stata originariamente proposta da Wang et al. (2006).
  • La scelta dell’utilizzo degli indici presenti nel package feasts è stata motivata in Hyndman et al. (2015) e Kang et al. (2017).
  • La possibilità di analizzare i vari indici di serie storiche (in ottica esplorativa) utilizzando l’analisi delle componenti principali è stata proposta da Kang et al. (2017).

Bibliografia

Hyndman, R. J., Wang, E., & Laptev, N. (2015). Large-scale unusual time series detection. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining, 1616–1619. [DOI]
Kang, Y., Hyndman, R. J., & Smith-Miles, K. (2017). Visualising forecasting algorithm performance using time series instance spaces. International Journal of Forecasting, 33(2), 345–358. [DOI]
Wang, X., Smith, K. A., & Hyndman, R. J. (2006). Characteristic-based clustering for time series data. Data Mining and Knowledge Discovery, 13(3), 335–364. [DOI]