使用ARIMA模型检测异常时应采用哪个阈值

在使用ARIMA模型检测异常时，可以采用以下几种阈值：

1. 绝对阈值：绝对阈值是指在时间序列中设置一个固定的数值作为阈值，超过该数值的观测值被认为是异常值。这种方法简单直观，但需要根据具体情况选择合适的阈值。
2. 相对阈值：相对阈值是指根据时间序列的统计特性，如均值、标准差等，设置一个相对的阈值来判断异常值。常用的相对阈值方法包括Z-score、百分位数等。
3. 动态阈值：动态阈值是指根据时间序列的变化情况，自适应地调整阈值。常见的动态阈值方法包括滑动窗口、指数加权移动平均等。

选择合适的阈值方法取决于具体的应用场景和数据特点。在实际应用中，可以根据经验和领域知识选择适当的阈值方法，并进行实验和验证。

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