시계열 상하한과 참조 범위 카드

두 곡선 사이의 영역을 표시하거나 관측값의 변동성으로 상하한을 계산합니다. 한 시계열의 이동 시간 창을 계산하는 Bollinger bands와 여러 시계열의 같은 시각을 비교하는 Reference profile bounds는 집계 대상이 다릅니다.

입출력과 지원

아래 네 카드는 표준 Quiver 카드로 지원하며 transform table 안의 변환은 아닙니다.

두 곡선 사이의 영역

Time series bounds는 두 입력 시계열을 경계로 하는 영역을 그립니다. 직접 계산한 상한 및 하한이나 서로 다른 기준 곡선을 표시할 수 있습니다.

Bollinger bands

설정한 이동 시간 창에서 단순 이동 평균, 즉 SMA를 구하고 평균 위아래로 표준편차의 배수를 적용합니다. 시장 데이터의 추세, 가격 변동성과 시장 심리를 살펴보는 기술적 분석에 사용하며, 통계적 공정관리(SPC)와 통계적 품질관리(SQC)의 범위 표시에도 활용합니다.

배수를 k, 이동 평균을 μ, 표준편차를 σ라고 하면 상한은 μ + kσ, 하한은 μ − kσ입니다. 표준편차 배수에는 보통 2를 사용합니다.

아래 예시는 30일 창과 2배 표준편차를 사용합니다. 중앙의 이동 평균도 표시하려면 Rolling aggregate로 별도 평균 플롯을 추가합니다.

여러 실행의 참조 프로파일

Reference profile bounds는 여러 시계열의 변동 범위를 계산합니다. 각 시각에서 입력 시계열들의 값을 집계하여 평균과 표준편차를 구하고, 평균에 표준편차의 배수를 더하거나 빼서 상하한을 만듭니다. 배수가 1이면 상한은 평균 + 표준편차, 하한은 평균 − 표준편차입니다.

Standard deviation multiple로 배수를 정합니다. Include partial aggregates는 해당 시각에 일부 입력만 값을 제공하는 경우도 집계에 포함할지 정합니다. Interpolation Options에서는 입력 플롯의 보간을 상속할 수 있습니다.

집계할 데이터가 같은 상대 시각에서 겹치도록 정렬합니다. Event comparison plot으로 이벤트별 상대 시간 그룹을 만들거나, 기존 시계열 그룹에 Relative time 변환을 적용할 수 있습니다.

아래 예시는 품질이 높은 차 생산 배치들의 습도 곡선으로 참조 범위를 만들고 다른 배치의 습도를 그 범위와 비교합니다. 배수는 2로 설정되어 있습니다.

영역 대신 대표 곡선 하나가 필요하면 Linear aggregation으로 여러 시계열의 평균 또는 표준편차를 계산합니다. 상대 시간으로 정렬한 여러 실행이 아니라 한 시계열의 이동 변동성을 구하려는 경우에는 Bollinger bands가 적합합니다.

센서와 이벤트를 연결하고 파생 시계열로 제공하는 구성은 참조 프로파일 가이드에 설명되어 있습니다.

상한이나 하한을 시계열로 추출

Extract time series bound는 Bounded time series에서 Upper 또는 Lower 경계를 꺼내 Time series로 반환합니다. Bollinger bands, Time series bounds 또는 Reference profile bounds의 경계를 후속 필터나 수식에 사용할 수 있습니다.