Реферат По теме Метод наложения эпох

Данный способ обработки информации, позволяет проверить взаимосвязь двух процессов, теоритическим путем. То есть, на основе, k1, k2 – повторений событий, которые мы хотим связать, а также D – ключевых дат. Из всех дат, отбираются ключевые в которые произошло данное явление, это необходимо совершить, для того чтобы сделать наши выводы в отношении возможно имеющейся связи, были как можно более точными. После чего составляем два графика, после чего начинается их сопоставление. Логично будет предположить, что при совпадающих колебаниях наложенных друг на друга графиков – возможна связь. После чего высчитывается, коэффициент линейной корреляции, после чего используется метод «бессмысленных» корреляций, чтобы удостовериться в имеющийся связью между двумя явлениями, либо опровергнуть ее.

(Также стоит упомянуть, что временами нам необходимо все происходящие события до определенного момент, с которым мы хотим связать событием. Но даже так, мы выполняем тот же процесс что был описан чуть выше, для выявления возможной имеющейся связи между несколькими событиями).

ПРИМЕР: Исследуется вопрос, сопровождается ли увеличение солнечной активности, которая выражается суточным числом солнечных пятен, изменением количества перистых облаков. Было выбрано 20 ключевых дат D 0, по одной дате в каждом ноябре за 20–летний период. При этом в качестве D 0выбирается такой день, начиная с которого солнечная активность стала увеличиваться, и это увеличение продолжалось 10 дней и более. Второй из использованных временных рядов Y состоял из общего числа сообщений на сети о наблюдениях в течение суток за перистыми облаками. Эти данные просуммированы для 20 сентябрей в соответствии с D0, D1, Dz и т.д. до D10. Полученные результаты представлены на рис.

Коэффициент линейной корреляции составляет 0,25. О значимости этой корреляции можно судить, если составить ряд «бессмысленных» корреляций, основанных на последовательности ключевых дат, выбранных случайно. Такой опыт был выполнен. В нем использовались те же основные данные об облаках, как и в случае, когда ключевые даты выбирались по данным о солнечной активности. Были определены и расположены в возрастающем порядке 20 искусственных корреляций между «бессмысленными» F и наблюденными X: –0,46; –0,46; 3,36; –0,24; –0,23; –0,16; –0,13; 0,01; 0,02; 0,11; 3,17; 0,20; 0,22; 0,22; 0,23; 0,23; 0,30; 0,69; 0,72; 0,72. Так как 4/20, или 20%, этих случайных корреляций больше 0,25, то можно сделать вывод, что не обнаружено никакой заметной связи между солнечной активностью и перистой облачностью. Если какая–либо взаимосвязь такого рода и существует, то она, по–видимому, чрезвычайно слаба, и для того чтобы показать, что она имеется, понадобится значительно большее число данных.