- •Введение
- •1.Главное и текущие окна анализа данных
- •2.Электронная таблица
- •Пример 4
- •Пример 6
- •3.Графическое представление данных
- •4.Пользовательский интерфейс текущего окна анализа
- •Общее знакомство с пакетом Statgraphics. Генерация временных рядов
- •1.1 Генерация тренда временного ряда
- •Г) Рассчитайте размах тренда range и масштабный коэффициент (переменные range и scale соответственно).
- •Е) Сохраните график в отчетном документе (StatGallery).
- •1.2 Генерация реализаций абсолютно случайного временного ряда
- •1.3 Генерация временных рядов pk , sk , k
- •1.4 Моделирование грубых сбоев измерений
- •1.5 Генерация обобщенной реализации временного ряда
- •Статистический анализ стационарных временных рядов
- •2.1 Подготовка данных для статистических исследований
- •А) Напишите расчетные выражения для переменных x1 – x5 с учетом синтаксиса языка пакета statgraphics Plus 5.1 и числовых значений параметров алгебраических выражений своего индивидуального задания.
- •2.2 Анализ одномерного закона распределения вероятностей
- •2.3 Сравнение экспериментального и теоретического
- •2.4 Изучение описательных статистик стационарного
- •Для временных рядов x1 – x5
- •2.5 Исследование автокорреляционной функции стационарного временного ряда
- •Анализ независимости значений временного ряда по одной реализации
- •3.1 Подготовка данных для статистических исследований
- •Результат визуального анализа временных рядов
- •3.2 Анализ независимости временного ряда по критерию
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.3 Анализ независимости временного ряда по критерию
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.4 Анализ независимости временного ряда
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.5 Анализ интервала корреляции для принятия решения
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.6 Заключение о точности и области практического применения исследованных методов
- •Сглаживание временных рядов линейными и нелинейными фильтрами
- •4.1 Исследование возможностей медианного фильтра
- •4.2 Анализ чувствительности линейного фильтра к выбросам входных данных
- •4.3 Изучение импульсной реакции линейных сглаживающих фильтров
- •4.4 Исследование динамической ошибки
- •4.5 Исследование коэффициента подавления помехи линейными сглаживающими фильтрами
- •Оптимальная обработка данных линейным фильтром с конечной памятью
- •5.1 Расчет оптимального линейного фильтра с конечной памятью
- •5.2 Исследование свойств оптимального фильтра
- •Спектральный анализ временных рядов конечной длины
- •Исследование периодограммы импульсного сигнала
- •6.2 Спектральный анализ гармонической функции
- •Расчет амплитудно-частотных характеристик
- •Исследование периодограммы реализации белого шума
- •Спектральный анализ низкочастотного временного ряда, измеренного на фоне помех
4.Пользовательский интерфейс текущего окна анализа
Каждое текущее окно анализа имеет заголовок. В текстовой части окна отражены основные параметры, определенные пользователем при работе в этом окне или характеризующие указанные пользователем переменные. Обычно в тексте указаны также те значения параметров обработки, которые в данном окне приняты "по умолчанию" и могут быть изменены пользователем. Содержание выполняемой в текущем окне обработки, необходимые действия пользователя и интерпретация результата обработки указываются в тексте под заголовком The Advisor.
В верхней части окна текущего анализа имеются 4 основные рабочие кнопки и несколько вспомогательных. Первая кнопка Input Dialog (красная) дает возможность визуализировать или изменить значения переменных и параметров, которые были определены пользователем при входе в данный режим обработки. Этой возможностью удобно воспользоваться, если пользователю необходимо многократно выполнить одну и ту же операцию для разных переменных или условий. Вторая кнопка Tabular Options (желтая) предоставляет выбор операций статистической обработки (одной или нескольких одновременно) в рамках выбранного режима. Третья кнопка Graphical Options (синяя) дает возможность подключить к анализу графические документы, предлагаемые пакетом в выбранном режиме обработки. Четвертая кнопка Save Results (дискета на черном фоне) позволяет сохранить в электронной таблице рассчитанные в текущем окне анализа переменные (можно выбрать любой набор из предлагаемого списка переменных).
По правой кнопке мыши в каждом текущем окне анализа можно выйти в контекстное меню. Содержание контекстного меню зависит от положения курсора в текстовой или графической части текущего окна анализа. Среди предлагаемых в контекстном меню возможностей следует обратить внимание на Pane Options и Analysis Options. С их помощью устанавливаются условия обработки данных и определяются числовые значения параметров.
Общее знакомство с пакетом Statgraphics. Генерация временных рядов
Первая лабораторная работа служит достижению двух главных целей:
- ознакомление с основными понятиями и определениями теории случайных временных рядов (уч. п., разд. 1) и
- генерация и визуальное представление случайных временных рядов в пакете STATGRAPHICS Plus 5.1.
В работе будет сгенерирована реализация случайного временного ряда, математическая модель которого задана формулой (уч. п., стр. 9):
,
где k –индекс дискретного времени, lk – тренд, pk – низкочастотные случайные колебания, sk – сезонные колебания, k – случайные незакономерные движения (белый шум), k – грубые сбои регистрации временного ряда.
Перед началом работы студент получает индивидуальное задание, содержащее параметры генерируемого временного ряда. Варианты индивидуальных заданий представлены в Таблице.
Тренд lk рассматривается как параметрический полиномиальный временной ряд. Для его генерации используется следующая формула:
![]()
где
r
- порядок
полинома, k
- индекс
дискретного времени, N
– длина
временного ряда, а
-
случайные величины, равномерно
распределённые в интервале
.
Значения параметров моделируемой
реализации lk
студент найдет в Таблице по номеру
варианта своего индивидуального задания.
Низкочастотные случайные колебания pk генерируются в работе как результат обработки белого шума низкочастотным линейным фильтром (EWMA - фильтр). Подробно свойства этого фильтра будут исследованы в лабораторной работе 4 (уч. п., разд. 5). Значение параметра EWMA – фильтра указано в индивидуальном задании.
Сезонные колебания sk генерируются как синусоидальная функция заданной круговой частоты , начальной фазы и амплитуды A. Значения этих параметров также указаны в индивидуальном задании.
Случайные незакономерные колебания (помеха) k являются абсолютно случайным временным рядом (белым шумом).
Для генерации грубых сбоев k регистрации временного ряда задаются два параметра: вероятность сбоя в одном временном сечении pсб и интенсивность сбоев (амплитуда) .
Таблица вариантов индивидуальных заданий
|
№ п/п |
Параметры |
Варианты |
||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||
|
1 |
Порядок полинома тренда |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
2
3 |
b01
b02 |
|
|
|
|
|
|
4 5 |
b11 b12 |
-30 -20 |
-5 10 |
-10 -5 |
-25 -15 |
-15 5 |
|
6 7 |
b21 b22 |
5 10 |
20 30 |
15 25 |
10 15 |
30 40 |
|
8 9 |
b31 b32 |
70 80 |
65 85 |
70 90 |
80 120 |
75 95 |
|
10 |
|
0.2 |
0.25 |
0.1 |
0.07 |
0.15 |
|
11 |
|
20 |
15 |
10 |
13 |
22 |
|
12 |
A |
2 |
3 |
3 |
1 |
2.5 |
|
13 |
|
40 |
-135 |
10 |
95 |
-20 |
|
14 |
Вероятность сбоя в одном временном сечении pсб |
0.05 |
0.065 |
0.07 |
0.045 |
0.09 |
|
15 |
Интенсивность сбоев (амплитуда) |
1 |
2.5 |
0.8 |
1.5 |
2 |
При
моделировании устанавливается
автоматическая связь интенсивности
компонентов pk
,
sk
, k
, k
с диапазоном значении тренда lk
. Это достигается
предварительным умножением каждого из
компонентов
pk
,
sk
, k
, k
на масштабный коэффициент range
=
или
= range*0.03.
Значение
параметра
может быть изменено преподавателем.
Данные, сгенерированные при выполнении лабораторной работы 1, будут использоваться в следующих лабораторных работах, поэтому должны быть сохранены в файле.
ВАРИАНТ № ____
