Нефть и песок О стали Компрессор - подбор и ошибки Из истории стандартизации резьб Соперник ксерокса - гектограф Новые технологии производства стали Экспорт проволоки из России Прогрессивная технологическая оснастка Цитадель сварки с полувековой историей Упрочнение пружин Способы обогрева Назначение, структура, характеристики анализаторов Промышленные пылесосы Штампованные гайки из пружинной стали Консервация САУ Стандарты и качество Технология производства Водород Выбор материала для крепежных деталей Токарный резец в миниатюре Производство проволоки Адгезия резины к металлокорду Электролитическое фосфатирование проволоки Восстановление корпусных деталей двигателей Новая бескислотная технология производства проката Синие кристаллы Автоклав Нормирование шумов связи Газосварочный аппарат для тугоплавких припоев
Главная --> Промиздат -->  Интерполирование поверхности 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ( 30 ) 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

Нормальный и общий графики КК (Квантиль-квантиль)

Графики КК Plots - графики, на которых квантили из двух распределений рассматриваются относительно друг друга.

Построение нормального графика КК

Кумулятивное (совокупное) распределение даннхх можно получить, упорядочив данные и построив график, по одной оси которого откладываются эти упорядоченные значения, а по другой -значения совокупного распределения, вычисляемого по формуле (i - 0.5)/ге для i-ого упорядоченного значения из общего числа n значений (доли даннхх ниже значения). Между значениями используется линейная интерполяция. Нормальнхй график КК строится путем нанесения на соответствующие оси координат значений из набора данных и значений, полученных по кривой нормального распределения, соответствующих одинаковому значению кумулятивного распределения (см. нижний рисунок).

Данные

Нормальное ас11}доение

1.0

0.8

fO 0.6

(S 0.4

0.2

0.0


Значение

К 8 S

-►2

Норгмалыый грасЬик КК


0 1 2

] Нормьное значение

0 12 3

:начение

Построение общего графика КК

Общий график КК используется для оценки схожести распределений двух наборов данных. Общий график КК создается путем нанесения значений данных, для которых совокупное распределение имеет равные значения (см. нижний рисунок).

Наборз данны х 1

1 0 i 0 6

Набор) данных 2


.ч Значение

Основн<)1й гра(Ьк КК

Значение


1 14 Набор данных



Нормальн1й график КК (Кваитиль-кваитиль)

Общий график КК (Кваитиль-кваитиль)

Используемый метод

преобразования

График квантилей исходного набора данных относительно квантилей стандартного нормального распределения


График квантилей двух наборов данных


Исходные наборы данных

Используемые атрибуты

Исходный набор данных Используемый атрибут



Анализ тренда

Вам может быть также интересно построить карту, отражающую тренд данных, или втчесть тренд из набора даннхх перед использованием кригинга. Инструмент Анализ тренда может помочь вам в определении глобального тренда в ваших даннхх.

Инструменты! (перемещение по

карте, Линия тренда в Линия тренда в

масштабирование, направлении направлении

тп.) восток-запад север-юг


Какдаялиния показ1вает положение и значение (высоту) какдой опорной точки

Углы отображения

Контроль движения по вертикали

Оси карты Контроль движения по горизонтали Контроль перспективы Опции

отображения

Параметры!

отображения

Выбранный набор данных Вы!бранны!й атрибут

Инструмент Анализ тренда позволяет увидеть данные в трехмерном изображении. Координаты опорных точек наносятся в плоскости x,y. В каждой опорной точке высотой отрезка показано значение точки (по оси z). Уникальная особенность инструмента Анализа тренда состоит в том, что значения точек затем

проецируются на плоскости x,z и y,z , образуя точечные графики. Эти графики могут рассматриваться как боковые проекции трехмерных данных. Затем к точечным графикам на плоскостях проекций подбираются полиномы, аппроксимирующие их расположение. Дополнительная особенность состоит в том, что вы можете вращать данные, чтобы выделить в значениях тренды по направлениям. Существует целый ряд других функциональных особенностей, которые позволяют вам вращать и менять перспективу целого изображения, менять размер и цвет точек и линий, удалять плоскости и точки, и выбирать степень полинома, который будет использован для аппроксимации точечных графиков. На диаграмме, приведенной внизу, данные развернуты под углом 25 градусов по часовой стрелке, а для аппроксимации точечного графика используется полином второй степени. На задней плоскости виден квадратичный тренд (показан зеленым цветом): кривая начинается с низких значений, затем значения растут, и потом снова падают. Тренд на правой плоскости (показан голубой линией) является более линейным и более постепенным.




1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ( 30 ) 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93