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20080511～
13と7と11の倍数の論理積は13と7と11の積の倍数である。
和ァ・・・
たとえば湿度と降水確率に相関があるにもかかわらず、湿度がmaxになった1、2日あとに降水確率が上がるなど、因果関係に一日二日のズレが出た場合、データをそのまま照合させても相関関係は見出せないだろう
その場合、どのようにズレと相関関係を見出せるのかについて考えてみていた 気圧と湿度だけならデータをズラして試行錯誤すればいいが、 たとえば気温や風向きなどと、絡まる要因が何種類もある場合はとてもやっていられないのではないか そこで考えていたのがフーリエ変換だ 別にフーリエ級数でいい (と思う) データから、周期ごとの振幅と位相を算出しておいて 周期ごとに湿度vs気圧などのリサージュ図形を作る。 それが直線に近かったらそこの位相差と周期からズレが求まるし 何が相関していたのかもわかる。 リサージュ図形と言っても、フーリエ変換した結果を振幅と位相に分けているので、円や楕円を解析する必要はなくなるはずだ。 もし楕円だったら数値的にどのくらいあってるのかの算出が結構大変だ。 まず傾きを変えて縦長か横長にしなければいけないし その縦長だったらそれを伸縮させて真円にしてから、 その円のx^2+y^2=a^2をx+y=aの1次直線(線形)に直してから、バラツキを評価しなければならない しかしどうなんだろうな ズレたデータをいくつか生成しておくのと フーリエ級数を作っておくのは、どちらが手間なのだろうか サンプリングの基本周期は「1日」がベストなのではないかと考えている。 ただ･･･1クールで100個もサンプルがないのは正直キツい･･･かな？ そういや1クール100個弱のサンプルはあくまで1セットなんだった やっぱり数セットのデータはほしいよなぁ まずそれ以前にこの理論を何かのデータで確認しないとな。 乱数でも生成してやってみようかな  にほんブログ村
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