Berechnen eines gewichteten Durchschnitts unter Verwendung von Excel-Funktionen SumProduct () multipliziert zwei Arrays (oder Bereiche) zusammen und gibt die Summe des Produkts zurück. In der Abbildung würde es (B4 x C4) (B5 x C5) (B6 x C6) berechnen. Die Formel in Zelle B9 lautet: SUMPRODUCT (B4: B6, C4: C6) / SUM (C4: C6) Das Ergebnis zeigt, dass der gewichtete Mittelwert kleiner als das reine arithmetische Mittel ist. Dies ist, weil es berücksichtigt hat, die größere Zahl der Mitarbeiter das niedrigere Gehalt bezahlt. Risikoprognose Der gewichtete Durchschnitt kann auch zur Bewertung des Risikos oder zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse herangezogen werden. Wenn ein Urteil über die Wahrscheinlichkeit verschiedener Wetterbedingungen für ein Outdoor-Sporting und die Auswirkung auf den Ticketverkauf gemacht wird, kann ein vorhergesagter Wert des Umsatzes unter Verwendung einer ähnlichen Formel wie im vorhergehenden Beispiel berechnet werden. SUMPRODUCT (G16: G19, H16: H19) gibt den Wert von 7.380 zurück. Die Wahrscheinlichkeitswerte (G16: G19) sind bereits als Prozentsätze (insgesamt 100 oder 1.0) ausgedrückt, so daß es nicht notwendig ist, durch SUM zu dividieren (G16: G19). Die SUMPRODUCT-Funktion ist viel vielseitiger als in den oben gezeigten Beispielen dargestellt. Klicken Sie hier für eine ausführlichere Beschreibung. Holen Sie sich diese Informationen als Dokument zusammen mit Excel-Arbeitsblättern Klicken Sie hier für Details über das Erhalten dieser Datei. Es wurde für Excel 2010 umgeschrieben. Ein wirklich guter Weg, um Periodizität in jeder regelmäßigen Reihe von Daten zu finden ist, sein Leistungsspektrum nach der Beseitigung aller allgemeine Trend zu überprüfen. (Dies eignet sich gut für automatisiertes Screening, wenn die Gesamtleistung auf einen Standardwert, wie Einheit, normalisiert wird.) Die vorläufige Trendentfernung (und die optionale Differenzierung, um die serielle Korrelation zu entfernen) ist wesentlich, um Verzerrungsperioden mit anderen Verhaltensweisen zu vermeiden. Das Leistungsspektrum ist die diskrete Fourier-Transformation der Autokovarianz-Funktion einer entsprechend geglätteten Version der Originalreihe. Wenn Sie an die Zeitreihe denken, wenn Sie eine physikalische Wellenform abtasten, können Sie abschätzen, wie stark die gesamte Wellenleistung innerhalb der jeweiligen Frequenz liegt. Das Leistungsspektrum (oder Periodogramm) zeichnet die Leistung gegenüber der Frequenz auf. Zyklische (das heißt, sich wiederholende oder saisonale Muster) zeigen sich als große Spikes, die sich an ihren Frequenzen befinden. Als Beispiel betrachten wir diese (simulierte) Zeitreihe von Resten aus einer täglichen Messung für ein Jahr (365 Werte). Die Werte schwanken um 0 ohne deutliche Trends, was zeigt, dass alle wichtigen Trends beseitigt sind. Die Fluktuation erscheint zufällig: keine Periodizität ist offensichtlich. Heres ein anderes Diagramm der gleichen Daten, gezogen, um uns zu sehen mögliche periodische Muster. Wenn Sie wirklich hart aussehen, können Sie in der Lage, eine laute, aber sich wiederholende Muster, das 11 bis 12 Mal auftritt zu erkennen. Die langwierigen Sequenzen von Werten oberhalb von Null und unter Null ergeben zumindest eine positive Autokorrelation, die zeigt, daß diese Reihe nicht vollständig zufällig ist. Heres das Periodogramm, gezeigt für Frequenzen bis zu 91 (ein Viertel der gesamten Serie Länge). Es wurde mit einem Welch-Fenster konstruiert und auf Einheitsfläche normiert (für das gesamte Periodogramm, nicht nur das hier gezeigte Teil). Die Macht sieht aus wie weißes Rauschen (kleine zufällige Schwankungen) plus zwei prominente Spikes. Sie sind schwer zu verpassen, arent sie Die größere tritt bei einer Periode von 12 und die kleinere bei einer Periode von 52. Dieses Verfahren hat damit einen monatlichen Zyklus und einen wöchentlichen Zyklus in diesen Daten. Das ist wirklich alles da drauf. Zur automatischen Erkennung von Zyklen (Saisonalität), scannen Sie das Periodogramm (das ist eine Liste von Werten) für relativ große lokale Maxima. Seine Zeit zu zeigen, wie diese Daten erstellt wurden. Die Werte werden aus einer Summe von zwei Sinuswellen, einer mit der Frequenz 12 (der quadrierten Amplitude 3/4) und einer anderen Frequenz 52 (der quadrierten Amplitude 1/4) erzeugt. Das sind die Spikes im Periodogramm. Ihre Summe wird als dicke schwarze Kurve dargestellt. Iid Normales Rauschen der Varianz 2 wurde dann hinzugefügt, wie die hellgrauen Balken zeigen, die sich von der schwarzen Kurve zu den roten Punkten erstrecken. Dieses Rauschen führte die Low-Level-Wiggles am unteren Rand des Periodogramms, die sonst nur eine flache 0 wäre. Völlig zwei Drittel der gesamten Veränderung der Werte ist nicht-periodisch und zufällig, das ist sehr laut: das ist, warum seine So schwierig, die Periodizität nur durch einen Blick auf die Punkte. Dennoch (teilweise weil theres so viel Daten), die Frequenzen mit dem Periodogramm zu finden ist einfach und das Ergebnis ist klar. Anweisungen und gute Ratschläge für die Berechnung von Periodogrammen erscheinen auf der Website Numerical Recipes: suchen Sie nach dem Abschnitt über Leistungsspektrum Schätzung mit der FFT. R hat Code für die Periodogrammschätzung. Diese Illustrationen wurden in Mathematica 8 erstellt das Periodogramm wurde mit seiner Fourier-Funktion berechnet. Antwort # 1 am: August 19, 2010, 09:12:31 am »Die Annahme nach Entfernen aller allgemeinen Trendquotis der Achilles Heel, wie es viele Zeittrends, viele Ebenenverschiebungen, die alle in Ihrem Beispiel ausgeschlossen wurden. Die Idee, dass die Input-Serie sind deterministische in der Natur fliegt in der Angesichts der möglichen Präsenz von saisonaler und regelmäßiger ARIMA-Struktur. Unbehandelte ungewöhnliche Ein-Zeit-Werte verzerren jedes periodogrammbasierte Identifikationsschema aufgrund einer Abwärts-Bias auf die Periodogramm-Schätzungen, die Nicht-Signifikanz ergeben. Wenn wöchentliche und / oder monatliche Effekte irgendwann in der Vergangenheit geändert wurden, würde das Periodogrammbasierte Verfahren ndash fehlschlagen IrishStat Sep 29 11 at 0:06 Irish Ich denke, Ihr Kommentar kann etwas übertreiben. Es ist am elementarsten, um zu suchen und behandeln quotUnusual Einmal-Valuesquot (aka Ausreißer), so dass dies nur erwähnt, um zu betonen, dass einige Zeitreihe Schätzer empfindlich auf Ausreißer sein kann. "Deterministisch in der Natur stellt die Grundideen falsch dar: Niemand vermutet, dass es einen Determinismus gibt (was durch die große Menge an Rauschen in der Simulation belegt wird). Die Simulation enthält ein definitives periodisches Signal als Modell - immer annähernd in Wirklichkeit - nur um den Zusammenhang zwischen dem Periodogramm und der Saisonalität zu veranschaulichen. (Fortsetzung.) Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:41 Ja, Änderungen in der Saisonalität können das Periodogramm (und die acf etc.), insbesondere Änderungen in der Frequenz (unwahrscheinlich) oder Phase (möglich) verdecken. Die Referenzen in meinem Beitrag geben eine Lösung zu behandeln, dass: sie empfehlen, mit einem beweglichen Fenster für Periodogramm Schätzung. Es gibt eine Kunst zu diesem und klar gibt es Fallstricke, so dass viel Zeitreihe Analyse profitieren von fachmännischen Behandlung, wie Sie befürworten. Aber die Frage fragt, ob es Zitronenmethoden gibt, um Saisonalität zu erkennen und unbestreitbar ist das Periodogramm eine statistisch leistungsfähige, rechentechnisch effiziente, leicht interpretierbare Option. Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:46 In meiner Welt mit Sinus / Cosinus sind quotdeterministische Effekte viel wie Monat des Jahres Indikatoren. Das Anpassen eines vordefinierten Modells beschränkt die eingefügten Werte auf ein benutzerdefiniertes Muster, oftmals unter Standard. Die Daten sollten aufgelistet werden toquot als Hilfe der Analytiker / fortgeschrittene Computer-Software effektiv zwischen festen und stochastischen Eingaben nb unterscheiden. Ich beziehe mich auf ARIMA verzichtet Strukturen als stochastische oder adaptive quotdriversquot wie die angepassten Werte Anpassung / Anpassung an Änderungen in der Geschichte der Serie. Meiner Meinung nach die Verwendung der Periodogramm quotoversells einfache statistische Modellierung ndash IrishStat Die Wiederholung der gleichen Sache könnte nicht sinnvoll sein. Allerdings könnte es auch nett sein, den Absatz unterhalb des Periodogramms zu fixieren, um zu sagen, dass sich die Spikes bei einer Gleichfrequenz von 12 und 52 Mal pro Jahr befinden und nicht eine Periode von quot. Fixing the plot auch zu sagen, quotfrequencyquot anstelle von quotperiodquot könnte auch schön, wenn Sie denken, es39s nicht zu nervig. Ndash Celelibi Saisonalität kann und wird oft im Laufe der Zeit ändern, so Zusammenfassung Maßnahmen können völlig unzureichend sein, um Struktur zu erkennen. Man muss auf Vergänglichkeit in ARIMA Koeffizienten und oft Änderungen in der saisonalen Dummies zu testen. Zum Beispiel in einem 10-Jahres-Horizont kann es Juni-Effekt für die ersten k Jahre gewesen sein, aber die letzten 10-k Jahre gibt es Hinweise auf einen Juni-Effekt. Ein einfacher zusammengesetzter Juni-Effekt könnte nicht signifikant sein, da der Effekt nicht über die Zeit konstant war. In ähnlicher Weise kann sich auch eine saisonale ARIMA-Komponente verändert haben. Es ist darauf zu achten, dass lokale Verschiebungen und / oder lokale Zeittrends berücksichtigt werden, während sichergestellt wird, dass die Varianz der Fehler über die Zeit konstant geblieben ist. Man sollte nicht Transformationen wie GLS / gewichtete kleinste Quadrate oder Leistungstransformationen wie Protokolle / Quadratwurzeln usw. auf den ursprünglichen Daten, sondern auf den Fehlern eines vorläufigen Modells bewerten. Die Gaußschen Annahmen haben nichts mit den beobachteten Daten zu tun, sondern alle mit den Fehlern des Modells zu tun. Dies ist auf die Grundlagen der statistischen Tests zurückzuführen, die das Verhältnis einer nicht-zentralen Chi-Quadrat-Variablen zu einer zentralen Chi-Quadrat-Variablen verwenden. Wenn Sie eine Beispielserie aus Ihrer Welt posten möchten, würde ich mich freuen, Ihnen und der Liste eine gründliche Analyse zur Erkennung der Saisonstruktur zu vermitteln. Antwort # 1 am: September 12, 2010, 07:12:39 am »Charlies Antwort ist gut, und seine wo Id starten. Wenn Sie keine ACF-Graphen verwenden möchten, können Sie k-1 Dummy-Variablen für die k Zeitperioden anlegen. Dann können Sie sehen, ob die Dummy-Variablen sind signifikant in einer Regression mit den Dummy-Variablen (und wahrscheinlich ein Trend-Begriff). Wenn Ihre Daten vierteljährlich sind: Dummy Q2 ist 1, wenn dies das zweite Quartal ist, sonst 0 Dummy Q3 ist 1, wenn dies das dritte Quartal ist, sonst 0 Dummy Q4 ist 1, wenn dies das vierte Quartal ist, sonst 0 Note Quartal 1 ist die Base Case (alle 3 Dummies null) Vielleicht möchten Sie auch überprüfen, Zeitreihe Zersetzung in Minitab - oft als klassische Zersetzung. Am Ende, möchten Sie vielleicht etwas moderner, aber dies ist ein einfacher Ort zu starten. Ich bin ein bisschen neu für R mich, aber mein Verständnis der ACF-Funktion ist, dass, wenn die vertikale Linie über die obere gestrichelte Linie oder unterhalb der unteren gestrichelten Linie geht, gibt es einige Autoregression (einschließlich Saisonalität) . Versuchen Sie, die Schaffung eines Vektors von Sinus Antwort # 2 am: April 27, 2010, um 15:47 Uhr Anpassung Sinus / Cosinus usw. kann für einige physikalische / elektrische Zeitreihen nützlich sein, aber Sie müssen bewusst sein, MSB. Modellspezifikation Bias. Ndash IrishStat Autoregression bedeutet nicht Saisonalität. Ndash Jens 22 November um 12:32 Ihre Antwort 2016 Stack Exchange, IncDie Ergebnisse Ihrer statistischen Analysen helfen Ihnen, das Ergebnis Ihrer Studie zu verstehen, z. Ob Variablen eine Wirkung haben, ob Variablen zusammenhängen, ob Unterschiede zwischen Gruppen von Beobachtungen gleich oder verschieden sind usw. Statistiken sind Werkzeuge der Wissenschaft, nicht ein Selbstzweck. Statistiken sollten verwendet werden, um Ihre Ergebnisse zu bestätigen und Ihnen helfen, objektiv zu sagen, wenn Sie erhebliche Ergebnisse haben. Daher, wenn die Berichterstattung über die statistischen Ergebnisse für Ihre Studie relevant, unterwerfen sie die tatsächlichen biologischen Ergebnisse. Reporting Beschreibung (Zusammenfassung) Statistics Means. Berichten Sie immer den Mittelwert (Mittelwert) zusammen mit einem Maß der Variabilität (Standardabweichung (s) oder Standardfehler des Mittelwerts). Zwei allgemeine Möglichkeiten, den Mittelwert und die Variabilität auszudrücken, sind nachstehend gezeigt: Die Gesamtlänge der Braunforelle (n128) betrug im Mai 1994 durchschnittlich 34,4 cm (s 12,4 cm), Proben von Sebago Lake. quot s Standardabweichung (dieses Format wird von Huth bevorzugt (1994) Die Gesamtlänge der Braunforelle (n128) betrug im Mai 1994 durchschnittlich 34,4 plusmn 12,4 cm, Proben von Sebago Lake. quot Dieser Stil erfordert in den Methoden spezifisch, was die Variabilität mit dem Mittel gemeldet wird Statistiken in graphischer Form dargestellt werden (eine Abbildung), können Sie einfach das Ergebnis im Text ohne Verbalisierung der Summenwerte angeben: Die Gesamtlänge der Bachforelle im Sebago See stieg zwischen Mai und September 1994 um 3,8 cm (Bild 5).quot Frequenzen: Die Frequenzdaten sollten im Text mit geeigneten Maßnahmen wie Prozente, Proportionen oder Verhältnissen zusammengefasst werden. "Während der Fallumschlagszeit konzentrierten sich in den tiefsten Teilen des Sees 47 geschätzte Braunforellen und 24 Bachforellen (Tabelle 3).quot Berichtsergebnisse von Inferential - (Hypothesis) - Tests In diesem Beispiel wird das Schlüsselergebnis blau und das statistische Ergebnis angezeigt. Die den Fund bestärkt, ist rot. Die Gesamtlänge der Bachforellen im Sebago-See stieg im Mai zwischen Mai (34,4 plus 12,4 cm, n128) und September (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (zweimaliger t-Test, p lt 0,001) signifikant an : VERMEIDEN, ganze Sätze zu schreiben, die einfach sagen, welchen Test Sie verwendet haben, um ein Ergebnis zu analysieren, gefolgt von einem anderen Ergebnis. Dies verschwendet kostbare Worte (Wirtschaft.) Und unnötig erhöht Ihre Papiere Länge. Zusammenfassung der statistischen Testergebnisse in Zahlen Wenn die in einer Figur gezeigten Ergebnisse mit einem inferentiellen Test getestet wurden, ist es sinnvoll, das Ergebnis des Tests in der Grafik zusammenzufassen, damit Ihr Leser schnell die Bedeutung der Befunde erfassen kann. Es ist unerlässlich, dass Sie Informationen in Ihre Materialien und Methoden oder in der Abbildung Legende enthalten, um zu erklären, wie zu interpretieren, welches System der Codierung Sie verwenden. Mehrere gemeinsame Methoden für die Zusammenfassung der statistischen Ergebnisse sind unten gezeigt. Beispiele: Vergleich von Gruppen (t-Tests, ANOVA, etc.) Der Vergleich der Mittelwerte von 2 oder mehr Gruppen wird üblicherweise in einem Balkendiagramm der Mittel und zugeordneten Fehlerbalken dargestellt. Für zwei Gruppen. Kann der größere Mittelwert 1-4 Sternchen haben, die über dem Fehlerbalken zentriert sind, um den relativen Pegel des p-Wertes anzuzeigen. Im allgemeinen bedeutet das Bezugszeichen plt 0,05, das Quotentmittel plt 0,01, das Quotentmittel plt 0,001 und das Quotierungsmittel plt0,0001. In allen Fällen sollte der p-Wert auch in der Figurenlegende angegeben werden. Das Sternchen kann auch mit tabellarischen Ergebnissen wie unten gezeigt verwendet werden. Beachten Sie, wie der Autor eine Fußnote verwendet hat, um die p-Werte zu definieren, die der Anzahl der Sternchen entsprechen. (Mit freundlicher Genehmigung von Shelley Ball) Für drei oder mehr Gruppen gibt es zwei Systeme, die typischerweise verwendet werden: Linien oder Buchstaben. Das System, das Sie verwenden, hängt davon ab, wie kompliziert es ist, das Ergebnis zusammenzufassen. Das erste Beispiel unten zeigt einen Vergleich von drei Mitteln. Die Linie, die zwei benachbarte Stäbe überspannt, zeigt an, daß sie nicht signifikant verschieden sind (basierend auf einem Vergleichstest mit mehreren Vergleichen), und weil die Linie nicht den pH-Wert 2 einschließt, zeigt sie an, daß der pH-Wert 2 signifikant von dem pH-Wert 5,3 Kontrolle) und der pH 3,5-Gruppe bedeutet. Beachten Sie, dass Informationen zur Interpretation des Codierungssystems (Zeile oder Buchstaben) in der Bildlegende enthalten sind. Wenn Linien nicht leicht gezeichnet werden können, um das Ergebnis zusammenzufassen, ist die häufigste Alternative, Großbuchstaben zu verwenden, die über den Fehlerbalken platziert werden. Briefe, die gemeinsam oder zwischen den Gruppen geteilt werden, würden keinen signifikanten Unterschied anzeigen. Beispiel: Zusammenfassen von Korrelations - und Regressionsanalysen Für Beziehungsdaten (X, Y-Diagramme), bei denen eine Korrelations - oder Regressionsanalyse durchgeführt wurde, ist es üblich, die markanten Teststatistiken (zB r, r-Quadrat) und einen p - Der Körper des Graphen in relativ kleiner Schriftart, um unauffällig zu sein. Wenn eine Regression durchgeführt wird, sollte die am besten passende Linie aufgetragen werden, und die Gleichung der Linie, die auch in dem Körper des Graphen vorgesehen ist. Modified 1-11-2012 Abteilung für Biologie, Bates College. Lewiston, ME 04240
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