शोर जैविक डेटा की आवधिकता के लिए परीक्षण: periodogram महत्व?

Question

मैं आर में कुछ शोर समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं। डेटा जानवरों के सीओ 2 उत्सर्जन पर आधारित है और वे एक प्रकार की चक्रीय आवधिकता दिखाते हैं जिसे मैं विशेषता देना चाहता हूं। मैं अनुमानों का परीक्षण करना चाहता हूं:

एच 0: कोई चक्रीय सीओ 2 उत्सर्जन नहीं है (यानी यादृच्छिक से अधिक नहीं)।

एच 1: चक्र या दालों में सीओ 2 उत्सर्जन का एक पैटर्न है।

तो ऐसा करने के लिए मैंने डेटा को आर में आयात किया है, इसे एक समय श्रृंखला वर्ग में परिवर्तित कर दिया है, और इसके आवधिक पत्र की योजना बनाई है।

नीचे चित्र में, मैं चार या पांच कुछ हद तक अलग संकेत चोटियों देख सकते हैं:

t25a <- read.table("data.txt", header=TRUE, sep="\t") 
t1 <- ts(t25a$Co2) 
plot(t1) 
spec.pgram(t1, spans=4, log="no") 

यहाँ कि, कैसा दिखता कच्चे डेटा शीर्ष पर साजिश रची और periodogram नीचे के साथ है डेटा में आवृत्ति घटक। मेरा सवाल है - क्या वे सभी समान रूप से "महत्वपूर्ण" हैं? क्या यह जांचने का कोई तरीका है कि मनाए गए चोटियों एक दूसरे से या शून्य परिकल्पना की भविष्यवाणियों से काफी अलग हैं या नहीं? मुझे पता है कि कैसे करना है उन चोटियों से जुड़ी आवृत्ति पाएं, लेकिन मुझे यह निर्धारित करने के लिए एक और अधिक उद्देश्य विधि चाहिए कि डेटा में वास्तव में कितने "महत्वपूर्ण" चोट हैं।

Answer 1

एक विकल्प आपके शून्य परिकल्पना के तहत डेटा सेट अनुकरण करना होगा (उस आवधिकता की आवश्यकता नहीं है जिसे आप ढूंढ रहे हैं, लेकिन अभी भी अन्य समय श्रृंखला विशेषताओं हैं)। यदि आपके पास संख्यात्मक परीक्षण आंकड़ा है (चोटियों की संख्या, या कुछ अन्य उपाय) तो आप इसे कई अनुरूपित डेटा सेटों के लिए गणना कर सकते हैं और यह आपको नमूना वितरण प्रदान करेगा, बस नमूनाकरण के लिए अपने वास्तविक डेटा के परीक्षण आंकड़ों की तुलना करें वितरण। यदि आप एक सीधे आगे संख्यात्मक परीक्षण आंकड़ा नहीं है, तो फिर तुम एक दृश्य परीक्षण करने पर विचार हो सकता है, देखें:

Buja, A., Cook, D. Hofmann, H., Lawrence, M. Lee, E.-K., Swayne, 
D.F and Wickham, H. (2009) Statistical Inference for exploratory 
data analysis and model diagnostics Phil. Trans. R. Soc. A 2009 
367, 4361-4383 doi: 10.1098/rsta.2009.0120 

आर के लिए TeachingDemos पैकेज में vis.test समारोह इस परीक्षण को लागू करने के साथ मदद करता है (लेकिन अन्य तरीके भी हैं)।