4) Выделение периодических составляющих. Исключение регулярных циклов.
Если период регулярного цикла короче, чем предполагаемые периоды нерегулярных колебаний, можно воспользоваться любым из 2 методов:
Используются только наблюдения в одной и той же точке цикла, например можно было бы взять только наблюдения температуры, проведенные в полночь и тем самым избежать усложнений, вносимых суточным ходом температуры
использовать средние из всех наблюдений за полный регулярный цикл; например, можно было бы исключить влияние суточного хода температуры, оперируя только средними суточными температурами,
Если по сравнению с периодами нерегулярного цикла длиннее, то каждое наблюдение может быть выражено как отклонение от среднего или нормы. Например, если временной ряд состоит из средних месячных температур, то каждую из них можно заменить разностью между средней месячной температурой и климатической нормой температуры для того же месяца.
- 1) Автокорреляционная функция
- 2) Анализ флуктации. Периодограмма
- 3) Временные ряды. Числовые характеристики наблюдений
- 4) Выделение периодических составляющих. Исключение регулярных циклов.
- 5) Выявление и оценка тренда
- 6) Дискретные и непрерывные распределения
- 7) Кластерный анализ. Общая теория графов.
- 8) Линейная множественная корреляция. Зависимость коэффициентов линейной множественной корреляции. Множественная регрессия.
- 9) Логнормальное распределение. Отличия. Свойства.
- 11) Метод наименьших квадратов. Корреляция.
- 14) Нормальное распределение
- 17) Построение эмпирических распределений. Выбор числа интервалов группировки.
- 21) Робастное оценивание
- 23) Сглаживание и фильтрация. Методы сглаживания. Влияние сглаживания на спектр.
- 24) События. Генеральная совокупность. Выборка.
- 25) Спектральный анализ. Цель спектрального анализа.
- 26) Статистическая гипотеза. Область отклонения гипотезы. Область принятия гипотезы.
- 27) Функция распределения и её свойства.