1 / 21

ATSITIKTIN Ė SEKA. KAS TAI ?

ATSITIKTIN Ė SEKA. KAS TAI ?. Įvadas į atsitiktinių sekų statistinę analizę: pavyzd ž iai ir tikslai. Ežero lygio matavimai - kasmet. Geofiziniai tyrimai – kas mėnesį. Saulės aktyvumo duomenys - metiniai. Geofiziniai tyrimai. Globalaus atšilimo duomenys. Sekų tyrimo tikslai (1).

dirk
Download Presentation

ATSITIKTIN Ė SEKA. KAS TAI ?

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ATSITIKTINĖ SEKA. KAS TAI? Įvadas į atsitiktinių sekų statistinę analizę: pavyzdžiai ir tikslai

  2. Ežero lygio matavimai - kasmet

  3. Geofiziniai tyrimai – kas mėnesį

  4. Saulės aktyvumo duomenys - metiniai

  5. Geofiziniai tyrimai

  6. Globalaus atšilimo duomenys

  7. Sekų tyrimo tikslai (1) • Daryti statistines išvadas - daugiau sužinoti apie sistemą, kurios duomenis matavome/stebėjome • Pvz., klimato sistemos ypatumai: • daug įtakų, sudėtingos sąveikos • nėra pilnų žinių, tik statistiniai stebėjimai. • Panaudoti teorinius modelius: atsitiktinių sekų, atsitiktinių procesų, kurių savybės jau ištirtos, žinomi tyrimo metodai.

  8. Sekų tyrimo tikslai (2) • Vertinti modelio parametrus, tirti modelio tinkamumą • Taikyti modelį, kad galėtume: • Prognozuoti būsimas reikšmes • Atskirti kitimo tendencijas nuo atsitiktinių svyravimų • Tikrinti statistines hipotezes • Sukurti/tobulinti pvz. klimato modelį

  9. Kodėl reikia tirti sekas ? • Norima išaiškinti: • Sezoninius faktorius • Ryšius su kitais kintamaisiais (pvz. temperatūra, tarša, drėgnumu), sekų tarpusavio ryšius • Duomenų glaudinimui – kompaktiškam jų saugojimui, patogiam atkūrimui • Signalų apdorojimui – rasti signalą triukšme • Naudoti modelį reikalingų reikšmių (praleistų ar prognozuojamų) sukūrimui, generuoti ir nagrinėti daugiau panašaus tipo sekų

  10. Analizės pavyzdžiai: sėkmės ir nesėkmės... • Modelis ir TIKROVĖ. Muzikos pavyzdys • Ar visada galima tikėti rezultatais? • Kaip sukonstruoti patikimą modelį? • Kaip korektiškai taikyti modelį darant patikimas statistines išvadas?

  11. 1990-2000 m. Lietuvoje gimė vaikų Kūdikių gimstamumo kreivė (kas mėnesį, 1990 sausio – 2000 gruodžio mėn.) stebėjimų skaičiusn=120.

  12. Gimimų prognozė 4 metams Būsimų sekos reikšmių prognozė, naudojant AR(14) modelį, pasikliovimo lygmuo 0,95.

  13. Gimimų prognozė 15 metų

  14. Ar po 60 metų nebegims vaikai...?? Modelis panaudotas nekorektiškai:(i) iš 120 reikšmių prognozuotos 720 = 60m.x12; (ii) kas gali užtikrinti, kad per 60 m. nesikeis sąlygos, galios ta pati mažėjimo tendencija?

  15. Sėkminga prognozė garso įraše Modelis sukurtas iš 450 stebėjimų, prognozuojama 20 reikšmių, lyginama su realiai stebėtomis reikšmėmis

  16. Užduotis I • Kokias sekų savybes iliustruoja grafikai:

  17. Užduotis II • Kokias savybes matote šiame grafike?

  18. Užduotis III • Kaip analizuotumėte tokius duomenis?

  19. Užduotis IV • Ar galite pasakyti kuriose sekose yra ryšių, o kur vien tik triukšmas?

  20. Tyrimo metodai ir priemonės • Stebėtoji seka – atsitiktinio proceso realizacija, jos tyrimui taikoma: • koreliacinė analizė • spektrinė analizė (dažnių srityje) • ITSM – Interactive Time-Series Modeling Package: • transformuoja stebėjimus • vertina autokoreliacinę, spektrines funkcijas • leidžia sukurti modelį ir nagrinėti jo charakteristikas, modeliuoti stebėjimus, juos tirti.

  21. Modelius reikia žinoti ir taikyti protingai. To išmoksime Atsitiktinių sekų analizėskurse

More Related