Algumas opções que você pode considerar:
- Se você estiver procurando identificar uma diferença significativa, um gráfico do Controle Estatístico de Processo (SPC) usando as regras da Western Electric também poderá ajudá-lo a identificar a ocorrência. Como o @IrishStat sugeriu, representar graficamente a diferença entre as duas séries temporais é o melhor começo. Então, aplicar as regras do CEP com base na análise de um período estável das duas séries temporais é bom.
https://en.wikipedia.org/wiki/Western_Electric_rules
- Uma abordagem pragmática mais detalhada é a cronostatística, que está obtendo ampla aceitação no setor de mineração para identificar mudanças e as características específicas do ruído nos dados de séries temporais. Como você pode imaginar, em um ambiente em que você está interessado em 0,001% do material, deve-se entender a incerteza na amostragem e na variabilidade do processo para saber se há uma diferença em duas séries temporais.
Como engenheiro de processos de minas, estou acostumado a lidar com dados de séries temporais muito mais barulhentos que isso e a cronostatística (os defensores incluem Pierre Gy e Francis Pitard) permite a identificação dos erros introduzidos pela técnica de amostragem de dados e outros aspectos dos dados encontro. Artigos mais acessíveis (isto é, mais fáceis para estatísticos não profissionais) foram escritos por Tim Napier-Munn, que tem uma abordagem muito baseada em aplicativos para avaliar dados de séries temporais.
Não conheço nenhum artigo de código aberto, mas esses dois autores publicaram através da Elsevier.