Презентация «Статистика. Тренды»

Смотреть слайды в полном размере
Презентация «Статистика. Тренды»

Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 20 слайдов и доступен в формате ppt. Размер файла: 401.91 KB

Просмотреть и скачать

Pic.1
Статистика
Статистика
Pic.2
Тренды Тренд (от англ. trend — тенденция) — это долговременная тенденция изменения исследуемого врем
Тренды Тренд (от англ. trend — тенденция) — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда. Тренды могут быть описаны различными уравнениями — линейными, логарифмическими, …
Pic.3
Анализ ряда данных Для анализа тренда необходимо разложить временные ряды на сумму регулярной состав
Анализ ряда данных Для анализа тренда необходимо разложить временные ряды на сумму регулярной составляющей (тренда) и остатка (шума). yt = Tt + ωt, t = 1, …, N,
Pic.4
Анализ ряда данных (продолжение) Для анализа тренда временных рядов необходимо выполнить следующие ш
Анализ ряда данных (продолжение) Для анализа тренда временных рядов необходимо выполнить следующие шаги: Шаг 1. Обнаружение тенденции и ее характер. На этом этапе нужно убедиться, что тренд …
Pic.5
Тест Манна-Кендалла Непараметрический тест для определения наличия монотонной, статистически значимо
Тест Манна-Кендалла Непараметрический тест для определения наличия монотонной, статистически значимой тенденции. Для многолетних рядов данных без явно выраженных сезонных колебаний. Для временных …
Pic.6
S-статистика Теста Манна-Кендалла Если временной ряд состоит из 9 или менее значений то результаты р
S-статистика Теста Манна-Кендалла Если временной ряд состоит из 9 или менее значений то результаты расчета по формулам сравниваются непосредственно с теоретическим распределением, полученный Манном и …
Pic.7
Аппроксимационный тест (Z- статистика) Теста Манна-Кендалла Для временного ряда из 10 и более значен
Аппроксимационный тест (Z- статистика) Теста Манна-Кендалла Для временного ряда из 10 и более значений. Для проведения данной проверки рассчитывается S и ее дисперсия (с учетом возможности наличия …
Pic.8
Метод Сенса Использует линейную модель для оцени наклона тренда (т. е. в случаях, если предполагаетс
Метод Сенса Использует линейную модель для оцени наклона тренда (т. е. в случаях, если предполагается что тренд линейный). Распределение «остатков» предполагается постоянной во времени. Не …
Pic.9
«Статистика. Тренды», слайд 9
Pic.10
Анализ ряда данных с явно выраженной сезонной составляющей (один из методов) Тренд (Tt) можно разлож
Анализ ряда данных с явно выраженной сезонной составляющей (один из методов) Тренд (Tt) можно разложить на несколько компонентов тренда, описывающих разные типы поведения исследуемых величин(yt) во …
Pic.11
Количество гармоник можно рассчитать с использованием F-статистики. Для анализа содержания ТМ и СОЗ
Количество гармоник можно рассчитать с использованием F-статистики. Для анализа содержания ТМ и СОЗ оптимальным считается 2 гармоники. Использование двух гармоник позволяет избежать в некоторых …
Pic.12
Пример Количественной оценки тренда total reduction: Rtot = (Cbeg – Cend) / Cbeg = 1 – Cend / Cbeg,
Пример Количественной оценки тренда total reduction: Rtot = (Cbeg – Cend) / Cbeg = 1 – Cend / Cbeg, annual reduction for year i: Ri = ΔCi / Ci = 1 – Ci+1 / Ci, Значения остаточной составляющей ω …
Pic.13
Нормальное (Гаусса) распределение это функция, которая описывает тенденцию высокой концентрации знач
Нормальное (Гаусса) распределение это функция, которая описывает тенденцию высокой концентрации значений около центра Кривая Гаусса по форме несколько напоминает колокол, поэтому график нормального …
Pic.14
Параметр m (матожидание) определяет центр распределения, которому соответствует максимальная высота
Параметр m (матожидание) определяет центр распределения, которому соответствует максимальная высота графика. Дисперсия σ2 характеризует размах вариации, то есть «размазанность» данных. Параметр m …
Pic.15
Правило трёх сигм Вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожид
Правило трёх сигм Вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидания на большую величину, чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю. …
Pic.16
Логнормальное распределение случайная величина X имеет логнормальное распределение с параметрами μ,
Логнормальное распределение случайная величина X имеет логнормальное распределение с параметрами μ, σ, если X = exp(Y), где Y имеет нормальное распределение с параметрами μ, σ. Случайная величина с …
Pic.17
Оценка показателя повторяемости методики анализа Рассчитывают среднее арифметическое и выборочную ди
Оценка показателя повторяемости методики анализа Рассчитывают среднее арифметическое и выборочную дисперсию результатов единичного анализа содержания компонента, полученных в условиях повторяемости …
Pic.18
Критерий Кохрена Рассчитывается для выборки и сравнивается с табличными значениями. Если рассчитанно
Критерий Кохрена Рассчитывается для выборки и сравнивается с табличными значениями. Если рассчитанного значение выше табличного, то соответствующая дисперсия исключается из дальнейшего расчета. Не …
Pic.19
Оценка показателя правильности методики анализа Рассчитывают значение смещения - как разность между
Оценка показателя правильности методики анализа Рассчитывают значение смещения - как разность между средним значением результатов анализа , и аттестованным значением. Далее проверяют значимость …
Pic.20
«Статистика. Тренды», слайд 20


Скачать презентацию

Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!