Предиктор

 

Программа реализует оценку тригонометрической регрессии рекуррентным методом наименьших квадратов. Число гармоник в модели и их периоды задаются пользователем или программа подберет их из диапазона 7 - 4000 суток сама. Периоды могут быть подстроены по максимуму коэффициента детерминации. Может использоваться для предсказаний разнообразных величин (явлений), имеющих выраженный периодический характер. Предсказания делаются на 35 дней, начиная с текущей или указанной даты. Например,прогноз температуры воздуха, других погодных факторов. Здесь стоит
попробовать гармоники с периодом 4017.75 - 11 летний цикл активности Солнца, 365.25 - год, 27.33 - период обращения Луны и т.п. Самочувствие (эмоциональное, физическое, интеллектуальное) нужно
выразить в числовой форме (например в 5-бальной шкале), здесь общеприняты периоды 28,23 и 33 дня соответственно; попробуйте добавить недель ный цикл (если "понедельник - день тяжелый"). Успех предсказания определяется адекватным выбором периодов гармоник, объёмом и качеством обучающих данных. Чем больше зафиксированных (наблюдённых) пар: интересующая величина - дата, и чем больший отрезок времени они охватывают достаточно равномерно, тем лучше. Ваши данные сохраняются для истории и возможного переобучения в файле ptx.dat. Файл можно редактировать (аккуратно!) как .txt файл.
Обоснованность включения в модель той или иной гармоники характеризуется уровнем значимости (данных в проверке гипотезы: амплитуда = 0 при альтернативе /= 0), при SL < 0.01 - высокая значимость.При больших SL стоит попытаться подстроить соответствующий период. То,насколько хорошо модель описывает обучающие данные,характеризуется коэффициентом детерминации (долей объясненной вариации в общей вариации) и уровнем значимости (Significance level) данных против гипотезы: все амплитуды (кроме const) = 0.
Следует избегать ситуаций, когда все обучающие данные отстоят друг от друга на время кратное какому-либо периоду модели. Иногда, в случаях близких к таковым, могут накапливаться большие погрешности округления. В этом случае можно попробовать изменить порядок следования обучающих данных. В любом случае критерием правильности расчета является равенство: SSmodel+SSerror=SStotal. В качестве примера приведены реальные данные о температуре воздуха в Екатеринбурге (файл ptx.dat). Для работы с другими данными уничтожьте файлы antbp.dat и ptx.dat.