¿Qué quieres decir con un patrón? ¿Estás buscando solo patrones de longitud 12? ¿O también desea patrones más cortos, por ejemplo, de longitud 4, independientemente de dónde se encuentren en la serie? (¿Entonces un patrón en el mes 1-4 puede ser similar al mes 8-12 en otra serie?)
Además, ¿importan la magnitud y el valor absoluto, o solo la dirección?
Un enfoque es comenzar de manera muy simple, tratando cada mes de datos como binario arriba / abajo en comparación con el mes anterior. Entonces está tratando con un espacio de estado de 2 ^ 11 = 2048 posibles patrones de longitud 11. Luego puede agrupar los datos en esas categorías y hacer una prueba de chi-cuadrado para detectar una desviación significativa de una distribución uniforme.
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Si está interesado en patrones más cortos, por ejemplo, longitud 6, longitud 4, etc., puede aplicar fácilmente el mismo enfoque allí.
Tal enfoque se ha utilizado para identificar canciones cantadas por los usuarios. En lugar de tratar de igualar el tono y la duración, una tarea mucho más complicada, algunos buenos enfoques simplemente coinciden con el patrón de arriba a abajo de las notas, algo fácil de hacer y más robusto.
Esto puede expandirse a enfoques de grano más fino, como arriba-grande, arriba-pequeño, abajo-pequeño, abajo-grande, etc. Por supuesto, cuanto más fino vaya, mayor será el espacio de estado que tenga. Dado que solo tiene 100,000 series de tiempo, un gran espacio de estado no es exactamente su amigo aquí.
