Độ phân giải thời gian cho thử nghiệm ý nghĩa chuỗi thời gian?


9

Tôi cần một số hướng dẫn về mức độ gộp thích hợp để sử dụng cho sự khác biệt của các phương tiện kiểm tra trên dữ liệu chuỗi thời gian. Tôi lo ngại về việc sao chép giả tạm thời và hy sinh, dường như đang căng thẳng trên ứng dụng này. Điều này có liên quan đến một nghiên cứu nam tính hơn là một thí nghiệm thao túng.

Xem xét một bài tập giám sát : Một hệ thống cảm biến đo hàm lượng oxy hòa tan (DO) tại nhiều vị trí trên khắp chiều rộng và độ sâu của ao. Các phép đo cho mỗi cảm biến được ghi lại hai lần mỗi ngày, vì DO được biết là thay đổi theo chiều hướng. Hai giá trị được tính trung bình để ghi lại giá trị hàng ngày. Mỗi tuần một lần, kết quả hàng ngày được tổng hợp theo không gian để đạt đến một nồng độ DO hàng tuần cho toàn bộ ao.

Những kết quả hàng tuần được báo cáo định kỳ và tổng hợp thêm - kết quả hàng tuần được tính trung bình để đưa ra nồng độ DO hàng tháng cho ao. Các kết quả hàng tháng được tính trung bình để đưa ra một giá trị hàng năm. Các trung bình hàng năm được lấy trung bình để báo cáo nồng độ DO giảm xuống cho ao.

Mục tiêu là để trả lời các câu hỏi như: Nồng độ DO của ao trong năm X cao hơn, thấp hơn hay giống như nồng độ trong năm Y? Nồng độ DO trung bình của mười năm trước có khác so với thập kỷ trước không? Nồng độ DO trong ao phản ứng với nhiều đầu vào có cường độ lớn, và do đó thay đổi đáng kể. Một bài kiểm tra quan trọng là cần thiết. Phương pháp là sử dụng so sánh thử nghiệm phương tiện T-test. Cho rằng các giá trị thập phân là giá trị trung bình của các giá trị hàng năm và các giá trị hàng năm là giá trị trung bình của các giá trị hàng tháng, điều này có vẻ phù hợp.

Đây là câu hỏi - bạn có thể tính toán các phương tiện thập phân và giá trị T của các phương tiện đó từ các giá trị DO hàng tháng hoặc từ các giá trị DO hàng năm. Giá trị trung bình không thay đổi tất nhiên, nhưng độ rộng của khoảng tin cậy và giá trị T thì có. Do thứ tự cường độ N cao hơn đạt được bằng cách sử dụng các giá trị hàng tháng, CI thường thắt chặt đáng kể nếu bạn đi theo tuyến đường đó. Điều này có thể đưa ra kết luận ngược lại so với việc sử dụng các giá trị hàng năm liên quan đến ý nghĩa thống kê của sự khác biệt quan sát được trong các phương tiện, sử dụng cùng một thử nghiệm trên cùng một dữ liệu. Giải thích thích hợp của sự khác biệt này là gì?

Nếu bạn sử dụng các kết quả hàng tháng để tính toán các số liệu thống kê kiểm tra cho sự khác biệt về số thập phân có nghĩa là, bạn có đang chạy afoul của giả hành tạm thời không? Nếu bạn sử dụng các kết quả hàng năm để tính toán các bài kiểm tra phân tách, bạn có đang hy sinh thông tin và do đó giả?


Câu hỏi của bạn khá khó khăn ... Tôi đang suy nghĩ trong đó.
deps_stats

Câu trả lời:


1

Tôi tin rằng bạn đang cố gắng sử dụng các phương pháp thống kê phù hợp cho các quan sát độc lập trong khi bạn có dữ liệu tương quan, cả tạm thời và không gian. Nếu bạn có các quan sát trong 5 giờ và quyết định nêu lại điều này là 241 lần quan sát được thực hiện mỗi phút, thì bạn thực sự không có 240 độ tự do đối với giá trị trung bình của 241 giá trị này. Tự động tương quan có khả năng mang lại sự quá mức về kích thước của "N" và do đó tạo ra các tuyên bố không chắc chắn sai. Những gì bạn cần làm là tìm ai đó / một số sách giáo khoa / một số trang web / .... để dạy cho bạn về dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích. Một cách để bắt đầu là GOOGLE "giúp tôi hiểu chuỗi thời gian" và bắt đầu đọc / tìm hiểu. Có rất nhiều tài liệu có sẵn trên web.http://www.autobox.com/AFSUniversity/afsuFrameset.htm . Tôi đề cập đến điều này vì tôi vẫn liên kết với công ty này và đó là các sản phẩm do đó các nhận xét của tôi là "thiên vị và quan điểm" nhưng không chỉ tự phục vụ.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.