একাধিক সময় সিরিজের সংমিশ্রণ করার সময় আমার কোন সমস্যার জন্য নজর রাখা উচিত?

Question

বলুন আমার কাছে বেশ কয়েকটি টাইম সিরিজ রয়েছে, যেমন কোনও অঞ্চলের বিভিন্ন স্টেশন থেকে প্রচুর তাপমাত্রার রেকর্ড। আমি পুরো অঞ্চলটির জন্য একক তাপমাত্রার রেকর্ড পেতে চাই যার সাথে আমি আঞ্চলিক জলবায়ুর দিকগুলি বর্ণনা করতে পারি। স্বজ্ঞাত পন্থাটি কেবল প্রতিটি টাইমস্টেপে সমস্ত স্টেশনগুলির গড় গ্রহণ করা হতে পারে, তবে আমার পরিসংখ্যানগত মাকড়সা-ইন্দ্রিয় (যা আমি স্পষ্টভাবে এখনও যোগাযোগ করি না) আমাকে বলে যে এটি এত সহজ নাও হতে পারে। বিশেষত, আমি কল্পনা করি যে পুরো অঞ্চল জুড়ে গড় তাপমাত্রা কিছু আকর্ষণীয় তাপমাত্রা দূর করবে এবং নিকটবর্তী স্টেশনগুলির মধ্যে নির্ভরতা নিয়ে আমার সমস্যা হতে পারে।

আমি যদি এই জাতীয় কৌশলটি চেষ্টা করি এবং আমার কী কী সমস্যাগুলির মুখোমুখি হতে পারে এবং সেগুলি থেকে উত্তরণের উপায় আছে বা এই জাতীয় ডেটা সংমিশ্রণের আরও বুদ্ধিমান পদ্ধতি?

দ্রষ্টব্য: আমি প্রদত্ত স্থানিক উদাহরণের চেয়ে উত্তরগুলি আরও সাধারণ হতে পারে।

Comments

সমস্যাটি "পুরো অঞ্চলের জন্য একক তাপমাত্রার রেকর্ড" এবং আন্তঃদেশীয় প্রকরণে আপনার আগ্রহের কোনও আগ্রহের মধ্যে থাকতে পারে। একটি সমাধান এই দুটি ইস্যু যেমন: অন্তর্ এবং আন্তঃ অঞ্চলীয় অংশে বিভাজন বৈকল্পিক সমন্বয় কিছু উপায় জড়িত থাকতে পারে।

— পিটার এলিস

@ পিটারএলিস, হ্যাঁ, আমি অস্পষ্টভাবে সে সম্পর্কে ভাবছিলাম। প্রশ্নের উদ্দেশ্যগুলির জন্য, ধরে নেওয়া যাক আমি অন্তঃসত্ত্বীয় স্থানিক পরিবর্তনশীলতার বিষয়ে যত্নশীল নই।

— nnot101

সেক্ষেত্রে, আমি মনে করি যে আপনার প্রধান বিষয়টি উদ্বিগ্ন হওয়া তা হ'ল নিকটবর্তী স্টেশনগুলির মধ্যে নির্ভরতা। পর্যবেক্ষণগুলির ওজন কমাতে এমন একটি উপায় সন্ধান করুন যা পাশের স্টেশনে কার্যকরভাবে সদৃশ হয় এবং আপনার ঠিক থাকা উচিত।

— পিটার এলিস

@ পিটারেলিস: ঠিক আছে, তবে এটি করার কোনও যুক্তিসঙ্গত শারীরিক উপায় নাও থাকতে পারে - স্টেশনগুলি বন্ধ হওয়ার অর্থ এই নয় যে তারা বেশি নির্ভরশীল - যেমন। একটি পর্বতশ্রেণির বিপরীত দিকে দুটি ঘনিষ্ঠ স্টেশন বিস্তৃত সমভূমিতে দুটি দূরবর্তী স্টেশনের চেয়ে কম মিল থাকতে পারে। পরিসংখ্যানগতভাবে নির্ভরতা নির্ধারণ করার কোনও নির্ভরযোগ্য উপায় আছে কি? কোভারিয়েন্স, আমি মনে করি ... ফলাফলের সিরিজে এখনও কম শৃঙ্গ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (আমার ধারণা যে শারীরিক পরিস্থিতি প্রতিবিম্বিত হয় যদিও - একটি বিস্তৃত অঞ্চলে সাময়িক পরিবর্তনগুলি সম্ভবত একক জায়গার চেয়ে ধীর এবং স্থির হতে পারে)।

— nnot101

@ কিছুই নয়, আপনার প্রশ্নের স্থানিক দিক সম্পর্কে আপনার অঞ্চলগুলি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে? আপনার মন্তব্যে, আপনি উল্লেখ করেছেন যে একটি পর্বতের বিপরীতে দুটি ঘনিষ্ঠ স্টেশন বিস্তৃত সমভূমির দুটি দূরবর্তী স্টেশন থেকে পৃথক হতে পারে। আপনি কি আপনার বিশ্লেষণের জন্য নৈকট্য এবং মিলের ভিত্তিতে স্টেশন অঞ্চলগুলি পুনরায় সংজ্ঞায়িত করার বিষয়টি বিবেচনা করেছেন? তাদের অগত্যা প্রচলিত আঞ্চলিক সীমানার সাথে মেলে না। পরিবর্তে তারা একটি বিশ্লেষণাত্মক ওভারলে হয়ে উঠতে পারে যা একটি traditionalতিহ্যবাহী মানচিত্রে প্লট করা যেতে পারে।

— ডেভ

Answer 1

প্রথমত, আমি বলতে চাই যে আমি একটি মন্তব্য যুক্ত করব, তবে আমি এখনও এটি করতে পারি না (rep), তবে আমি প্রশ্নটি পছন্দ করি এবং অংশ নিতে চাইছিলাম, সুতরাং এখানে একটি "উত্তর" দেওয়া হয়েছে। এছাড়াও, আমি দেখতে পাচ্ছি যে এটি পুরানো, তবে এটি আকর্ষণীয়।

প্রথমত, সময় সিরিজকে ঘনীভূত করতে পিসিএর মতো একটি মাত্রা-হ্রাস কৌশলটি ব্যবহার করা কি সম্ভব হবে? যদি প্রথম ইগেনুয়ালু বড় হয়, তবে এর অর্থ এই হতে পারে যে আপনার আইগনেক্টর ব্যবহারটি বেশিরভাগ গতিশীলতার প্রতিনিধিত্ব করবে।

দ্বিতীয়ত এবং আরও সাধারণভাবে, আপনার সময় সিরিজের পছন্দসই ব্যবহারটি কী? অন্য কিছু না জেনে আমি অনুমান করব যে তাপমাত্রা কিছুটা আলাদা হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কিছু তাপমাত্রার রেকর্ডগুলি শহরের কাছাকাছি থাকে তবে আপনি একটি "তাপ দ্বীপ" ধরণের প্রভাব পেতে পারেন। অথবা সম্ভবত পার্শ্বীয় দূরত্বের একটি সামান্য পরিবর্তন উল্লম্ব দূরত্বের বৃহত পরিবর্তন আনতে পারে --- একটি অবস্থান সমুদ্রপৃষ্ঠে এবং সমুদ্রের ডানদিকে হতে পারে, এবং অন্যটি "খুব দূরে" নয়, তবে এক কিলোমিটার উচ্চতায়। যারা স্পষ্টভাবে বিভিন্ন তাপমাত্রা হবে!

এগুলি কেবল কিছু চিন্তাভাবনা। হয়তো অন্য কেউ লাফিয়ে আরও ভাল উত্তর দিতে পারে।

Comments

ভাল যুক্তি. সত্যি কথা বলতে কি, আমি মনে করতে পারি না এই প্রশ্নের চারপাশের প্রসঙ্গটি কী ছিল এবং আমার অনুভূতি রয়েছে যে আমার মন্তব্যগুলি বিভ্রান্তিকর ছিল। আমি বিশেষভাবে সমস্ত স্টেশনে পরিবর্তনশীল না হারাতে আগ্রহী ছিলাম, তবে পর্যায়ক্রমে বাইরে ছিল। সমস্ত মহাদেশ জুড়ে স্টেশনগুলি এবং একটি শীতল সম্মুখের পাশ দিয়ে যাওয়ার কথা চিন্তা করুন। একটি সাধারণ স্থানগত গড় মূলত শীতল সম্মুখভাগটি সরিয়ে ফেলতে পারে, যা আসলে খুব ভাল জিনিস নয়, কারণ প্রতিটি স্টেশন এটি দৃ strongly়ভাবে প্রদর্শন করবে, তবে বিভিন্ন সময়ে। সম্ভবত প্রতিটি স্টেশনে কিছু ধরণের পিসিএ চালানো এবং তারপরে ফলাফলগুলির গড়পড়তা করা কোনওভাবেই এটি ঘুরে দেখার এক উপায় হতে পারে।

— nnot101

ওহ, ঠিক আছে, তাই যদি আপনি অঞ্চলটির সময় সিরিজের প্রবণতাটি চিহ্নিত করার চেষ্টা করছেন, সম্ভবত আপনার সময় সিরিজটি স্থির করে দেওয়া উচিত এবং প্রতিটিকে 0. এর গড় দিয়ে তৈরি করা উচিত You প্রতিটি (বা কেবল দৈনিক গড় গ্রহণ) তারপরে আপনি তাপমাত্রার নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তনের সাথে ছেড়ে যাবেন, প্রতিটি প্রতিটি 0 এর কাছাকাছি কেন্দ্রিক হয়ে যায়, একবার আপনার কাছে এটি হয়ে গেলে আপনি সম্ভবত পিসিএর মতো কিছু মাত্রা হ্রাস কৌশল ব্যবহার করে কেন্দ্রিক + স্থিতিশীল সময় সিরিজটি ঘনিষ্ঠ করতে পারেন। আমি আনন্দিত যে আপনি প্রশ্নের প্রসঙ্গে কিছুটা কথা বলেছেন, খ / সি যা সত্যই সহায়তা করে। ভাল জিনিস!

— rbatt