аграмі розсіювання можна зробити висновок, що сукупність цілком однорідна, отже роблю припущення, що результати дослідження будуть адекватні. <В
2.2 Аналіз автокореляції рівнів часового ряду.
Під автокореляцією розуміють кореляційну залежність між послідовними або сусідніми значеннями рівнів часового ряду. Члени тимчасового ряду в більшості випадків є статистично залежними один від одного, значення змінної в чому визначається значеннями цієї ж змінної в попередні моменти часу.
Присутність автокореляції в значній мірі спотворює взаємозв'язок ознак, тому для подальшого аналізу кореляції і лаговой кореляції автокорреляция рівнів ряду виключається методом послідовних різниць.
Автокореляційні функції всіх ознак будуються з лагом 9 (Величина лага визначається за формулою Т/4, Т = 36). Для всіх коефіцієнтів прийнятий рівень значимості О± = 5%. [
В
Рис. 2.1.1 Автокорреляционная функція ряду У (відсоток людей, які хворіють на цукровий діабетом).
Рис. 2.1.2. Автокорреляционная функція ряду У після усунення тенденції. br/>
По виду коррелограмми встановимо характерні особливості часового ряду, а також порекомендуємо відповідну функцію для його моделювання:
Всі коефіцієнти автокореляції (рис.2.1.1.) є позитивними і поступово знижуються. Отже, можемо зробити висновок про те, що в ряду спостерігається довготривала автокорреляция. Після усунення тенденції методом послідовних різниць всі коефіцієнти стали невеликими і незначущими на рівні 5% (рис. 2.1.2), скоріше за все, ряд став випадковим.
Рис 2.2.1. Автокорреляционная функція ряду Х 1 (відсоток людей, які перенесли вірусний гепатит)
В
Рис. 2.2.2. Автокорреляционная функція ряду х1 після усунення тенденції. br/>
Всі коефіцієнти автокореляції (ріс.2.2.1.) є позитивними і поступово знижуються. Отже, можемо зробити висновок про те, що в ряді також спостерігається довготривала автокорреляция, як і в попередньому. Після усунення тенденції всі коефіцієнти стали невеликими і незначущими на рівні 5% (рис. 2.2.2), скоріше за все, ряд став випадковим.
В
Ріс.2.3.1. Автокорреляционная функція ряду х2 (відсоток людей, страждають зайвою вагою)
В
Рис. 2.3.2. Автокорреляционная функція ряду х2 після усунення тенденції. br/>
Ситуація аналогічна попередній.
В
Ріс.2.4.1. Автокорреляци...
