Моделирование глобальных трендов

Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.

Поверхность может состоять из двух основных компонентов: фиксированного глобального тренда и случайных краткосрочных колебаний. Глобальный тренд также называют фиксированной средней структурой. Случайное изменение на небольшом расстоянии (также называемое случайной ошибкой) может быть смоделировано в двух частях: пространственная автокорреляция и эффект самородка.

Если вы видите, что в ваших данных существует глобальный тренд, вы должны решить, как его смоделировать. Используете ли вы детерминированный метод или геостатистический метод для создания поверхности, зависит от вашей задачи. Чтобы смоделировать глобальный тренд и создать гладкую поверхность, вы можете использовать метод глобальной или локальной интерполяции полинома для создания итоговой поверхности. Однако вы можете захотеть включить тренд в геостатистический метод (например, убрать тренд и смоделировать оставшийся компонент как случайное кратковременное изменение). Основная причина устранения тренда в геостатистике - это соответствие предположениям о стационарности. Тренды следует устранять только в том случае, если для этого есть основания.

Более подробно об удалении трендов из данных

Если вы удалите глобальный тренд с помощью геостатистического метода, вы будете моделировать случайные кратковременные колебания невязок. Однако перед тем, как сделать фактический прогноз, тренд автоматически добавляется обратно, чтобы вы могли получить приемлемые результаты.

Если вы разделяете свои данные на глобальный тренд и краткосрочные колебания, вы предполагаете, что тренд фиксирован, а краткосрочные колебания случайны. Здесь случайность не означает непредсказуемость, а скорее то, что она регулируется правилами вероятности, которые включают зависимость от соседних значений, называемых автокорреляцией. Итоговая поверхность - это сумма фиксированных и случайных поверхностей. То есть, представьте добавление двух слоев: одного, который никогда не меняется, и другого, меняющегося случайным образом. Например, предположим, что вы изучаете биомассу. Если бы вы вернулись назад во времени на 1000 лет и начали с сегодняшнего дня, глобальный тренд поверхности биомассы остался бы неизменным. Однако кратковременные колебания поверхности биомассы могут меняться. Неизменный глобальный тренд может быть обусловлен постоянными эффектами, такими как рельеф. Кратковременные колебания могут быть вызваны менее постоянными свойствами, которые невозможно наблюдать с течением времени, такими как осадки, поэтому предполагается, что они случайны и, вероятно, будут автокоррелированы.

Если вы сможете определить и количественно оценить тренд, то сможете глубже понимать свои данные и принимать более обоснованные решения. Если вы уберете тренд, вы сможете более точно смоделировать случайное кратковременное изменение, поскольку глобальный тренд не повлияет на предположение кригинга о стационарности данных.