Методы паттернов порядка в диагностике и прогнозе скалярных временных рядов И.Князева, Н.Макаренко ГАО РАН.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Решение задач на движение ? Что такое «движение»? Какие величины характеризуют движение объекта? Скорость движения объекта? Средняя скорость? В каких.
Advertisements

Распределение Больцмана. Барометрическая формула..
Лекция 10 Временные ряды в эконометрических исследованиях.
Прогнозирование ARMA- МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С «ПРОПУСКАМИ» БГУ, ФПМИ, МАГИСТРАНТ Лобач Сергей Викторович.
D:\IDLWorkspace\Default\LOGO\IKI2.tif
Анализ случайных величин. Опр. Случайной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное возможное значение, неизвестное заранее,
Лекция 5. Модели надежности программного обеспечения Учебные вопросы: 1. Классификация моделей надежности 2. Аналитические модели надежности 3. Эмпирические.
Зависимость геомагнитной активности во время магнитных бурь от параметров солнечного ветра для разных типов течений Николаева Н.С., Ермолаев Ю.И., Лодкина.
Научный руководитель : кандидат физико - математических наук, доцент Голубева Л. Л. выполнила магистрант БГУ Власова Дарья Минск 2012.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ГЕОЛОГИИ Лекция 3 по дисциплине «Математические методы моделирования в геологии» 1Грановская Н.В.
Случайные величины. Понятие о случайной величине Пусть имеется величина x, которая может принимать то или иное значение, причем это значение может быть.
Ковариация. Коэффициент корреляции. Корреляционный момент Работу выполнила: Студентка группы 2У00 Нагорнова Е.А.
Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 15. Тема: Случайные величины и их числовые характеристики.
© ElVisti Лекция 9 Элементы фрактального анализа информационных потоков Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ.
1 Эконометрика Жукова Людмила Вячеславовна Каф. Математическая экономика(315 каб.)
Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ (36 ЧАСОВ ) д. э. н. Е. А. Коломак.
Лекция 8 Регрессионный анализ временных рядов. Временные ряды Проблема для составления выборки – автокорреляция данных Нарушено условие о независимости.
Пример: выпадение герба и решки при однократном бросании монеты. Два события называются несовместными, если они не могут произойти в одном опыте.
Изучает закономерности массовых случайных явлений.
Транксрипт:

Методы паттернов порядка в диагностике и прогнозе скалярных временных рядов И.Князева, Н.Макаренко ГАО РАН

ОТНОШЕНИЕ ПОРЯДКА множестве R называют отношением строгого порядка, если оно Бинарное отношение < на множестве R называют отношением строгого порядка, если оноТранзитивно:Антисимметрично:

ПАТТЕРНЫ ПОРЯДКА В РЯДАХ И ИХ КОДЫ Ряд: 2; 4; 1; 12; 5; 8; 3; 7; 1; 9;…… {2; 4; 1;} { 1; 2; 0; } {2; 4; 1;12} { 1; 2; 0; 3 } КОД – ПОДСТАНОВКА 012 0

ОТНОШЕНИЕ ПОРЯДКА И ГРУППА S(k) Пусть и x(i),i=0,1,…. - временной ряд Используя Z(k) и < получим из ряда подстановки: Определим произведение 2-х подстановок: Тогда S(k) образуют неабелеву группу с единицей:

КАК ИЗМЕРИТЬ РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ СЛОВАМИ ? БРАБАР= ( 1 перестановка ) РОГАРОГАРГОАГРОАГОРА ( 3 перестановки ) ( 1 перестановка ) Найдем транскриптор Т : (1032) (0132) Т = Т * Т = I Т второго порядка 2

ПРИМЕНЕНИЕ Анализ структуры данных Анализ структуры данных Выявление нелинейных корреляций между рядами Выявление нелинейных корреляций между рядами В некоторых случаях возможен прогноз В некоторых случаях возможен прогноз

ПРИМЕР: фрактальное броуновское движение

Пример: геомагнитные индексы

Выявление нелинейных корреляций Транскрипторы позволяют оценить силу нелинейной связи!

Корреляция между индексами

Прогнозирование В том случае если перед определенным событием возникает особый паттерн, его можно выявить с помощью отношения порядка. Вероятность появления паттерна имеет прогностичес кий смысл В том случае если перед определенным событием возникает особый паттерн, его можно выявить с помощью отношения порядка. Вероятность появления паттерна имеет прогностичес кий смысл В случае с Dst индексом, такой особенности не наблюдается Распределение слов для всего индекса, слов которые наблюдались перед бурями большими -30 нТ, и -50 нТ, соответственно

График видимости способ выявления долговременных зависимостей Lucas Lacasa, et all (

График видимости для индексов H

ВЫВОДЫ Алгебраический метод анализа рядов: Устойчив относительно ошибок Устойчив относительно ошибок Не зависит от размерности величин Не зависит от размерности величин Позволяет находить типичные паттерны Позволяет находить типичные паттерны Оценивать нелинейную связь Оценивать нелинейную связь Получать скейлинговые характеристики Получать скейлинговые характеристики

Спасибо!