1.3 Генерация временных рядов pk , sk , k
а) Для моделирования низкочастотного случайного компонента pk (переменная slow) производится сглаживание реализации белого шума noise1 линейным фильтром EWMA. С этой целью следует воспользоваться опцией Special – Time-Series Analysis – Smoothing. Укажите для проведения анализа реализацию noise1. Далее в окне Tabular Options укажите опцию Data table и нажатием на правую кнопку мыши в Pane Options выберите фильтр EWMA в качестве первого из двух последовательно применяемых к noise1 фильтров. Отказ от второго фильтра достигается указанием опции none. Введите значение параметра , указанное в индивидуальном задании.
После выполнения указанных операций на экран будет выведен результат сглаживания (если график не выводится автоматически, нужно задать соответствующую опцию по кнопке Graphical Options в текущем окне анализа).
Далее выполняется сохранение в электронную таблицу результата сглаживания. По кнопке Save Results текущего окна анализа определяется сохраняемая переменная (SMOOTH) и имя в электронной таблице (slow).
Обновите значения полученной переменной, умножив её на масштабный коэффициент scale.
б) Постройте средствами STATGRAPHICS Plus 5.1 график переменной slow после масштабирования и сохраните его в отчетном документе (StatGallery). Зафиксируйте график в лабораторном журнале:
в) Напишите расчетное выражение и выполните расчет сезонного компонента sk (переменная season) с учетом масштабного коэффициента scale:
г) Постройте средствами STATGRAPHICS Plus 5.1 график переменной season и сохраните его в отчетном документе (StatGallery). Зафиксируйте график в лабораторном журнале:
д) Для генерации компонента k (переменная rand) следует умножить переменную noise2 на масштабный коэффициент scale.
е) Постройте и сохраните график переменной rand в StatGallery.
ж) Сохраните электронную таблицу в файле.
- 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