КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Гармонійний аналіз тимчасового ряду1. Для визначення вигляду залежності будуємо кореляційне поле тимчасового ряду, тобто наносимо на площину TOY графік функції Y = f(T) (рис. 5.2). Вигляді поля показує, що зі збільшенням T значення Y, в основному, зменшується. Тому за модель залежності може бути прийнята гіперболічна крива
2. Приведемо модель до лінійного вигляду шляхом заміни Z=1/T. Тоді відповідно до МНК для лінійної залежності Y=a+bZ оцінки параметрів рівняння визначаються за формулами: ; (5.22) (5,23) де n - обсяг вибірки (n=12); - середні арифметичні відповідних значень. Для розрахунку параметрів знаходимо проміжні значення: вибіркові середні вибіркові дисперсії , середні квадратичні відхилення , парний коефіцієнт кореляції .
У даному випадку одержимо наступні значення:
У результаті гіперболічна залежність набуде вигляду: + / T. 3. Перевіримо отриману модель на адекватність статистичним даним. Для цього оцінимо параметр рівняння на значимість відмінності від нуля за критерієм Стьюдента. Розрахункове значення критерію визначимо за формулою: , (5.24) де . (5.25) Дисперсія залишків S2зал. визначається за формулою: (5.26 ) Табличне значення знаходимо за таблицею t-розподілу для імовірності a=0,05 і числа ступенів свободи k = n-2 = 12-2 = 10. У даному випадку одержимо наступні значення:
Якщо розрахункове значення критерію Стьюдента більше табличного, то параметр суттєво відрізняється від нуля. Адекватність моделі визначимо за критерієм Фішера. Розрахункове значення критерію можна обчислити за формулою: , (5.27) де R - коефіцієнт кореляції, обумовлений за формулою: . (5.28 ) Табличне значення знаходимо за таблицею F-розподілу для імовірності a = 0,05 і числа ступенів свободи k1 = m = 2 і k2 = n-m = 12-2 = 10. У даному випадку одержимо наступні значення:
Якщо розрахункове значення критерію Фішера більше табличного, то обрану модель можна вважати адекватною. 4. Для перевірки слушності моделі визначимо наявність автокореляції в залишках із використанням критерію фон Неймана. Розрахункове значення критерію визначається за формулою: , (5.29) де Хt - значення залишків, тобто .
Для рівня значущості α=0,05 і об'єму вибірки n=12 знаходимо за таблицею критичні значення для критерію фон Неймана QL=1,22 і QU=3,49. У нашому випадку, оскільки Qр < QL, то автокореляція залишків є. Отже, остаточна модель набуде вигляду: + / T і адекватна вихідним даним з імовірністю Р=0,95. 5. Наявність автокореляції залишків говорить про те, що в залишках є невиявлена залежність. Оскільки на графіку, додаток С4, рис.5.3, значні коливання, причому різної амплітуди, то невиявлена залежність періодична. Загальне рівняння має вигляд: Р1(t) = А0+А1* cos (Пt/6)+В1 *sin (Пt/6)+А2*cos (Пt/3)+ В2 *sin (Пt/3) Знаходимо коефіцієнти гармонічних коливань за формулами: ; ; ; ; . (5.30) Отримуємо:
6. Для перевірки значущості впливу гармонічних коливань знаходимо квадрати їх амплітуд R12 та R22: для гармоніки 1 R12=A12+B12; для гармоніки 2 R22=A22+B22. Потім обчислимо розрахункові значення критерію Фішера за формулами: , (5.31) . (5.32) F критичне знаходимо, використовуючи вбудовану статистичну функцію FРАСПОБР(0,05;10;2). Оскильки F1та F2< Fкр, то вплив гармонік значущий і вони включаються в залежність.
Підставляємо розраховані дані у початкове рівняння: P1(t)= cos(Pi/6*t)+ sin(Pi/6*t) + cos(Pi/3*t) + sin(Pi/6*t) та формуємо рівняння тренду с періодичною складовою: У= + /Т+ cos(Pi/6*t) )+ sin(Pi/6*t) + cos(Pi/3*t) + + sin(Pi/6*t) 7. Перевірка адекватності отриманої моделі здійснюється з використанням розрахункового значення критерію Фішера за формулою: , (5.33) де залишкова дисперсія знаходиться за формулою (5.34) F критичне знаходимо, використовуючи вбудовану статистичну функцію FРАСПОБР(0,05;11;6).
Якщо розрахункове значення критерію Фішера більше табличного, то отримана залежність адекватна експериментальним даним.
|