analiza sprememb v asu n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Analiza sprememb v času PowerPoint Presentation
Download Presentation
Analiza sprememb v času

Loading in 2 Seconds...

  share
play fullscreen
1 / 30
Download Presentation

Analiza sprememb v času - PowerPoint PPT Presentation

stephanie-hess
202 Views
Download Presentation

Analiza sprememb v času

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Analiza sprememb v času Boštjan Bajec bostjan.bajec@ff.uni-lj.si Podiplomski študij, 20.3.2004

  2. Vozni red (menu) • Analize časovnih vrst • analiza trenda • analiza obdobnosti • napovedovanje prihodnosti

  3. Časovna vrsta Niz opazovanj v času: • nivo merjenja, • razmaki med meritvami, • število meritev.

  4. Komponente v časovnih vrstah • Trend - splošna sistematična linearna ali nelinearna komponenta, ki se spreminja v času in se ne ponovi. • Obdobnost - splošna sistematična linearna ali nelinearna komponenta, ki se spreminja v času in se ponavlja v sistematičnih časovnih intervalih.

  5. Analiza trenda Regresija: • linearna, • nelinearna.

  6. Analiza trenda

  7. Primer

  8. Primer MODEL: MOD_8. Variable: VAR00003 Minimum value: -2,51 This variable contains non-positive values. Log transform cannot be applied. Models COMPOUND, POWER, S, GROWTH, EXPONENTIAL and LGSTIC cannot be calculated. _ Dependent variable.. VAR00003 Method.. LINEAR Listwise Deletion of Missing Data Multiple R ,28441 R Square ,08089 Adjusted R Square ,07151 Standard Error ,99479

  9. Primer Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 8,535039 8,5350391 Residuals 98 96,982341 ,9896157 F = 8,62460 Signif F = ,0041 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time ,010121 ,003446 ,284407 2,937 ,0041 (Constant) -,508501 ,200460 -2,537 ,0128

  10. Primer Obrazec za napovedovanje: Razpol.danes = -0,5085 + 0,0101 * Dan

  11. Primer – po odstranitvi linearnega trenda

  12. Analiza obdobnosti • Analiza avtokorelacijske funkcije • Analiza spektra

  13. Analiza avtokorelacijske funkcije Avtokorelacija – korelacija med zaporednimi meritvami v isti časovni vrsti. Avtokorelacijska funkcija – niz korelacij med meritvami z različnimi razmaki korakov.

  14. Analiza avtokorelacijske funkcije

  15. Analiza avtokorelacijske funkcije

  16. Primer

  17. Analiza spektra Razgradnja časovne vrste na niz osnovnih frekvenc z obtežitvami posamezne frekvence.

  18. Analiza spektra

  19. Analiza spektra

  20. Primer

  21. Napovedovanje prihodnosti Parcialna avtokorelacija – parcialna korelacija med zaporednimi meritvami v isti časovni vrsti. Funkcija parcialnih avtokorelacij – niz parcialnih korelacij med meritvami z različnimi razmaki korakov. Avtoregresija – napovedovanje s časovne vrste na samo nase.

  22. Funkcija parcialnih avtokorelacij

  23. Primer

  24. Avtoregresija

  25. Primer Variables in the Model: B SEB T-RATIO APPROX. PROB. AR1 ,71705856 ,10129587 7,0788532 ,00000000 AR2 -,46134021 ,12394789 -3,7220496 ,00034008 AR3 ,05284869 ,13099949 ,4034267 ,68757046 AR4 -,02875180 ,13218824 -,2175065 ,82829533 AR5 -,19511009 ,13256392 -1,4718190 ,14448235 AR6 ,18592437 ,12778695 1,4549559 ,14908507 AR7 -,27641592 ,10219917 -2,7046787 ,00814597 CONSTANT ,00278843 ,07811109 ,0356983 ,97160028

  26. Primer Razpol.dan =0,72 * Razpol.dan-1 – - 0,46 * Razpol.dan-2 – - 0,28 * Razpol.dan-7

  27. Primer