Слайды и текст доклада
Pic.2
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 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 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 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 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 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 предполагается что тренд линейный). Распределение «остатков» предполагается постоянной во времени. Не …
Pic.10
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 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, 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 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 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 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, 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 дисперсию результатов единичного анализа содержания компонента, полученных в условиях повторяемости …
Pic.18
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 средним значением результатов анализа , и аттестованным значением. Далее проверяют значимость …
Скачать презентацию
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!