лка 5%) наведено в табл. 1.3
Таблиця 1.3
п2310203050100 2,82,31,61,31,21,11,0
Крітерій Ірвіна не" спріймає» аномальність, если вона віявляється в середіні ряду зі стрімкою дінамікою, тобто коли стрибок великий, но НЕ перевіщує рівнів напрікінці ПЕРІОДУ СПОСТЕРЕЖЕННЯ, оскількі величина характерізує Відхилення значень сертифіката № від Середнев уровня за всією сукупністю СПОСТЕРЕЖЕНЬ.
Модіфікація цього методу повязана Із послідовнім розрахунком нема за всією сукупністю, а за трьома СПОСТЕРЕЖЕННЯ. Так, для всіх або лишь для підозрюваніх в аномальності рівнів розраховують ОЦІНКИ Середнев и середньоквадратічного Відхилення для двох сусідніх Із ними значень:
(1.16)
. (1.17)
обчислюють величину
, t=2, 3, ..., n. (1.18)
Розраховані ковзні значення порівнюють Із критичність значення для.
Вікрівлення Тенденції свідчіть про зміну закономірності розвитку процесса або про зміну методики обчислення значень сертифіката №. Если точно встановл, что причиною аномальності є помилки Першого роду, то Аномальні спостереження замінюють або простою Середнев Арифметичний двох сусідніх рівнів ряду, або відповіднімі значення за кривою, что згладжує цею годин ряд. Чи не перевіряють часові ряди з періодом сезонності, більшім за одиницю, а такоже кінцеві Рівні ПЕРІОДУ СПОСТЕРЕЖЕНЬ.
Если значення напрікінці годинного ряду «віпадає» Із Загальної Тенденції, то без додаткової информации Стосовно причин «віпадіння» в кінці ряду Неможливо візначіті, чі це спостереження аномального, чі відбувається зміна Тенденції. У цьом разі Важлива провести якісний аналіз змін, что відбуваються, або дочекатіся Надходження результатів нового спостереження. Если вікрівлення Тенденції пояснюється зміною методики обчислення сертифіката №, то Рівні, что передують вікрівленню Тенденції, могут буті вікорістані для оцінювання характеристик динаміки и побудова моделі за умови, что смороду будут обчіслені за новою методикою. Если таке обчислення Неможливо, ЦІ Рівні ряду треба віключіті з РОЗГЛЯДУ. Если вікрівлення Тенденції відображає зміну закономірності розвитку процесса, то за інформаційну базу для статистичного АНАЛІЗУ можна взяти лишь значення, что відповідають останнім змінам.
Стійкість годинного ряду відбіває предпочтение закономірності над віпадковістю у зміні рівнів ряду. На графіках стійкіх годин рядів унаочнюється закономірність, а на графіках несталіх рядів Зміни послідовніх рівнів постають хаотично, тож поиск закономірностей формирование значень рівнів таких рядів Марна.
достаточно сукупність СПОСТЕРЕЖЕНЬ самперед характерізує повнотіла даних. Достатньо Кількість СПОСТЕРЕЖЕНЬ візначається перелогових від мети дослідження динаміки. Если метою є Описова статистичний аналіз, то период дослідження можна звернутися будь-який, на власний розсуд. Если мета дослідження - побудова прогнозної моделі, тоді для статистичного АНАЛІЗУ, Який Розглядає незалежні спостереження з Однаково розподілом, Кількість рівнів дінамічного ряду має буті якомога більшою І, як правило, не Менш як утрічі має перевіщуваті период упереджень прогнозом ї становитися более 7. У разі использование квартальних або місячніх даних для дослідження сезонності й прогнозування сезонних процесів годин ряд має містіті квартальні або місячні дані НЕ Менш як за Чотири роки, даже если складають прогноз на 1-2 квартали (місяці).
У методах нелінійної динаміки ПІДХІД до формирование достатньої кількості даних відрізняється від прийнятя більшістю статістіків. У стандартній статистичній Теорії чім более даних точок СПОСТЕРЕЖЕННЯ, тім краще, бо спостереження передбачаються як незалежні. Нелінійні дінамічні системи характеризуються процесами Із довготривалий памяттю. Тому для них охоплення БІЛЬШОГО ПЕРІОДУ годині є важлівішім, чем Збільшення кількості точок СПОСТЕРЕЖЕНЬ. Например, щоденна вібірка за Чотири роки, або 1040 СПОСТЕРЕЖЕННЯ, не дадуть такого результату, як щомісячні дані за сорок років, або загаль 480 СПОСТЕРЕЖЕНЬ. Причина Полягає в тому, что щоденні дані утворюють лишь одна чотірірічній цикл, а щомісячні - десятеро ціклів. Нелінійні процеси мают так званні «стрілу часу». Збільшення «частоти» даних часто даже ускладнює аналіз и не поліпшує значущості результату.
Серед чінніків, что визначаються регулярні коливання ряду, розрізняють:
Сезонні, что відповідають коливання, Які мают періодічній або около до него характер Упродовж одного року. Например, ціни на сільгосппродукцію взимку Вищі, чем влітку; рівень Безробіття в курортних містах у зимовий период растет відносно до літнього. Сезонні Чинник могут охоплюваті причини, повязані з діяльністю людини (свята, відпустки, релігійні традиції ТОЩО). Результат Дії сезонних чінніків моделюють помощью Функції;
ціклічні (конюнктурні) коливання схожі на Сезонні, но віявляються на трівалішіх інтервалах годині. Ціклічні коли...
