1 / 30

Analiza sprememb v času

Analiza sprememb v času. Boštjan Bajec bostjan.bajec@ff.uni-lj.si Podiplomski študij, 20.3.2004. Vozni red (menu). Analize časovnih vrst analiza trenda analiza obdobnosti napovedovanje prihodnosti. Časovna vrsta. Niz opazovanj v času: nivo merjenja, razmaki med meritvami,

stephanie-hess
Download Presentation

Analiza sprememb v času

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. Analiza sprememb v času Boštjan Bajec bostjan.bajec@ff.uni-lj.si Podiplomski študij, 20.3.2004

  2. Vozni red (menu) • Analize časovnih vrst • analiza trenda • analiza obdobnosti • napovedovanje prihodnosti

  3. Časovna vrsta Niz opazovanj v času: • nivo merjenja, • razmaki med meritvami, • število meritev.

  4. Komponente v časovnih vrstah • Trend - splošna sistematična linearna ali nelinearna komponenta, ki se spreminja v času in se ne ponovi. • Obdobnost - splošna sistematična linearna ali nelinearna komponenta, ki se spreminja v času in se ponavlja v sistematičnih časovnih intervalih.

  5. Analiza trenda Regresija: • linearna, • nelinearna.

  6. Analiza trenda

  7. Primer

  8. Primer MODEL: MOD_8. Variable: VAR00003 Minimum value: -2,51 This variable contains non-positive values. Log transform cannot be applied. Models COMPOUND, POWER, S, GROWTH, EXPONENTIAL and LGSTIC cannot be calculated. _ Dependent variable.. VAR00003 Method.. LINEAR Listwise Deletion of Missing Data Multiple R ,28441 R Square ,08089 Adjusted R Square ,07151 Standard Error ,99479

  9. Primer Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 8,535039 8,5350391 Residuals 98 96,982341 ,9896157 F = 8,62460 Signif F = ,0041 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time ,010121 ,003446 ,284407 2,937 ,0041 (Constant) -,508501 ,200460 -2,537 ,0128

  10. Primer Obrazec za napovedovanje: Razpol.danes = -0,5085 + 0,0101 * Dan

  11. Primer – po odstranitvi linearnega trenda

  12. Analiza obdobnosti • Analiza avtokorelacijske funkcije • Analiza spektra

  13. Analiza avtokorelacijske funkcije Avtokorelacija – korelacija med zaporednimi meritvami v isti časovni vrsti. Avtokorelacijska funkcija – niz korelacij med meritvami z različnimi razmaki korakov.

  14. Analiza avtokorelacijske funkcije

  15. Analiza avtokorelacijske funkcije

  16. Primer

  17. Analiza spektra Razgradnja časovne vrste na niz osnovnih frekvenc z obtežitvami posamezne frekvence.

  18. Analiza spektra

  19. Analiza spektra

  20. Primer

  21. Napovedovanje prihodnosti Parcialna avtokorelacija – parcialna korelacija med zaporednimi meritvami v isti časovni vrsti. Funkcija parcialnih avtokorelacij – niz parcialnih korelacij med meritvami z različnimi razmaki korakov. Avtoregresija – napovedovanje s časovne vrste na samo nase.

  22. Funkcija parcialnih avtokorelacij

  23. Primer

  24. Avtoregresija

  25. Primer Variables in the Model: B SEB T-RATIO APPROX. PROB. AR1 ,71705856 ,10129587 7,0788532 ,00000000 AR2 -,46134021 ,12394789 -3,7220496 ,00034008 AR3 ,05284869 ,13099949 ,4034267 ,68757046 AR4 -,02875180 ,13218824 -,2175065 ,82829533 AR5 -,19511009 ,13256392 -1,4718190 ,14448235 AR6 ,18592437 ,12778695 1,4549559 ,14908507 AR7 -,27641592 ,10219917 -2,7046787 ,00814597 CONSTANT ,00278843 ,07811109 ,0356983 ,97160028

  26. Primer Razpol.dan =0,72 * Razpol.dan-1 – - 0,46 * Razpol.dan-2 – - 0,28 * Razpol.dan-7

  27. Primer

More Related