Algunas opciones que puede considerar:
- Si está buscando identificar una diferencia significativa, un gráfico de Control Estadístico de Procesos (SPC) que usa las reglas de Western Electric también podría ayudarlo a identificar que está ocurriendo. Como ha sugerido @IrishStat, graficar la diferencia entre las dos series de tiempo es el mejor comienzo. Entonces, aplicar reglas SPC basadas en el análisis de un período estable de las dos series de tiempo es bueno.
https://en.wikipedia.org/wiki/Western_Electric_rules
- Un enfoque pragmático más detallado es la cronoestadística que está obteniendo una amplia aceptación en la industria minera para identificar el cambio y las características específicas del ruido en los datos de series temporales. Como puede imaginar, en un entorno en el que está interesado en el 0.001% del material, debe entenderse la incertidumbre en el muestreo y la variabilidad del proceso para saber si tiene una diferencia en dos series de tiempo.
Como ingeniero de procesos de minas, estoy acostumbrado a manejar datos de series de tiempo que son mucho más ruidosos que esto y la cronoestadística (los proponentes incluyen a Pierre Gy y Francis Pitard) permite la identificación de los errores introducidos por la técnica de muestreo de datos y otros aspectos de los datos. reunión. Tim Napier-Munn, que tiene un enfoque muy basado en la aplicación para evaluar datos de series de tiempo, ha escrito documentos más accesibles (es decir, más fácil para estadísticos no profesionales).
No conozco ningún documento de código abierto, pero ambos autores han publicado a través de Elsevier.