Изучение ковариации между несколькими наборми данных

Инструмент Облако взаимной ковариации (Crosscovariance Cloud) можно использовать для исследования взаимной корреляции двух наборов данных. Рассмотрим озон (набор данных 1) и NO2 (набор данных 2). Обратите внимание, что взаимная корреляция NO2 и озона кажется асимметричной. Красная зона показывает, что максимальная корреляция между двумя наборами данных характерна для тех случаев, когда значения NO2 смещены к западу относительно значений озона. Инструмент Направление поиска (Search Direction) поможет определить причину этого. Так это выглядит при смещении к западу.

Инструмент Направление поиска (Search Direction) (запад)
Инструмент Направление поиска (Search Direction) (запад)

Инструмент Направление поиска (Search Direction) (запад)
Инструмент Направление поиска (Search Direction) (запад)

Так это выглядит при смещении к востоку.

Инструмент Направление поиска (Search Direction) (восток)
Инструмент Направление поиска (Search Direction) (восток)

Инструмент Направление поиска (Search Direction) (восток)
Инструмент Направление поиска (Search Direction) (восток)

Понятно, что значения ковариации максимальны, когда инструмент Направление поиска (Search Direction) указывает на запад. С помощью инструментов Облако взаимной ковариации (Crosscovariance Cloud) и Гистограмма (Histogram) можно проверить, какая пара имеет максимальное значение ковариации. Если при использовании инструмента Направление поиска (Search Direction), указывающего в западном направлении, выбрать на облаке несколько точек с высокими значениями взаимной ковариации , можно увидеть, что большая часть этих точек расположена в центре Калифорнии. Кроме того, видно, что значения NO2 смещены к западу от значений озона. На гистограммах видно, что высокие значения ковариации связаны с тем, что значения NO2 (синие полосы на гистограмме NO2) и озона (оранжевые полосы на гистограмме озона) в выбранных точках превышают средние значения NO2 и озона соответственно. На основании этой информации можно сделать вывод, что результаты, полученные при анализе Облака взаимной ковариации (Crosscovariance Cloud), отражают наличие непостоянного среднего в данных, и можно попытаться.

Также можно получить высокие значения взаимной ковариации всякий раз, когда пары значений, выбранных из обоих наборов данных, ниже соответствующих средних значений. В действительности, высокие значения взаимной ковариации можно ожидать в местоположениях, где значения в парах значений одновременно выше или ниже соответствующих средних значений, что происходит в нескольких регионах изучаемой области. Изучив эти данные, можно определить, что взаимная ковариация в центральной Калифорнии отличается от остальной части штата. На основании этой информации можно сделать вывод, что результаты, полученные от Облака взаимной ковариации (Crosscovariance Cloud), не являются постоянными по времени, и попытаться удалить тренды для NO2 и озона.

Результаты анализа взаимной ковариации
Результаты анализа взаимной ковариации

Связанные темы

9/11/2013