Вход через социальные сети

  • 04.04.2013, 16:08
    0 up down
    Сообщение
    Я бы так поступил.
    1. Строим линейную регрессию начиная с 3-х первых точек .
    2. Находим ско от полученной линии.
    3. Добавляем новую точку справа.
    4. Повторяем 1-3 в цикле каждый раз выводя новое ско.
    5. Выходим из цикла после прохождения минимума ско.
  • 04.04.2013, 20:13
    0 up down
    Сообщение
    Таланов в 4.4.2013, 15:08 написал(а): link

    Я бы так поступил.
    1. Строим линейную регрессию начиная с 3-х первых точек .
    2. Находим ско от полученной линии.
    3. Добавляем новую точку справа.
    4. Повторяем 1-3 в цикле каждый раз выводя новое ско.
    5. Выходим из цикла после прохождения минимума ско.


    Эээ... расшифруйте "ско".
    И - я просто под рукой не нашел таких данных, но график может уходит в горизонталь и слева, а в этом случае, как я понимаю, этот метод не проходит?
  • 04.04.2013, 21:24
    0 up down
    Сообщение
    Среднеквадратичное отклонение. Предложенный алгорим будет работать в любом случае, только начинать следует с медианы.
  • 05.04.2013, 14:23
    0 up down
    Сообщение
    Kiv в 4.4.2013, 23:13 написал(а): link

    И - я просто под рукой не нашел таких данных, но график может уходит в горизонталь и слева, а в этом случае, как я понимаю, этот метод не проходит?

    Вот ещё одну идею кидаю. Если в Эксель разбираетесь, поймёте.
  • 06.04.2013, 17:00
    0 up down
    Сообщение
    Таланов в 5.4.2013, 13:23 написал(а): link

    Вот ещё одну идею кидаю. Если в Эксель разбираетесь, поймёте.


    А где сама идея? Smile
  • 06.04.2013, 18:30
    0 up down
    Сообщение
    Еще один способ. максимально близкий к прямой участок слева - это пока линейный коэффициент корреляции r близок к 1.Задаемся уровнем значимости, вписываем в алгоритм формулу нижней границы для r (она от n будет зависеть). На каждом шаге считаем выборочный r, обрываем набор данных, когда он меньше нижней границы
  • 06.04.2013, 18:37
    0 up down
    Сообщение
    Ian в 6.4.2013, 17:30 написал(а): link

    Еще один способ. максимально близкий к прямой участок слева - это пока линейный коэффициент корреляции r близок к 1.Задаемся уровнем значимости, вписываем в алгоритм формулу нижней границы для r (она от n будет зависеть). На каждом шаге считаем выборочный r, обрываем набор данных, когда он меньше нижней границы


    1. Он может быть не совсем слева (бывает, слева выход на полочку)
    2. Правая полочка - обычно почти идеальная прямая, и вот там корреляция будет идеальной Smile Но это не тот участок, что надо...

  • 06.04.2013, 22:10
    0 up down
    Сообщение
    Kiv в 6.4.2013, 20:00 написал(а): link

    Таланов в 5.4.2013, 13:23 написал(а): link

    Вот ещё одну идею кидаю. Если в Эксель разбираетесь, поймёте.


    А где сама идея? Smile



    ______.rar
  • 07.04.2013, 11:37
    0 up down
    Сообщение
    Для каждой точки пожно оценить локальный наклон. Тут очевидно нужен параметр этой локальности - размер окна. Простейшее окно - прямоугольное (взять несколько точек в окрестности данного размера). Но можно и более сложную форму окна взять для уменьшения шума.
    Полученные коэффициенты наклона можно кластеризовать. Судя по Вашим графикам большой кластер с максимальным коэффициентом наклона даст наклон интересующего участка графика.
  • 13.04.2013, 08:56
    0 up down
    Сообщение
    Kiv ! Хоть что-то пригодилось из предложенного?