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Bachelorarbeit Rekonstruktion komplexer Netzwerke mittels ...

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4 Mathematische Methoden der Zeitreihenanalyse<br />

Für den Jahreswert werden Monate mit f M 19 ausgeschlossen, auf Grund der zugeringen<br />

Statistik. Anschließend wird der Mittelwert (nach [4]) gebildet, das Ergebnis stellt den Jahreswert<br />

dar.<br />

x J,arithm = 1 ∑m ′<br />

m ′ x M,i = x M,1 + x M,2 + . . . + x M,m ′<br />

m ′ (7)<br />

i=1<br />

mit m ′ = m − f M<br />

m = 38 Monate . . . Gesamtanzahl der Werte pro Jahr<br />

f M . . . fehlerhafte Monate pro Jahr<br />

Die Standardabweichung (nach [44]) für ein Jahr ist ein Maß für die Heterogenität bzw. Homogenität<br />

der Tage innerhalb des Jahres. Ein hoher Wert für die Standardabweichung stellt hierbei<br />

eine große Streuung der Werte dar. Dementsprechend bedeutet ein kleiner Wert, dass viele Werte<br />

kaum vom Mittelwert abweichen. Fehlerhafte Tage heißt in diesem Fall, dass mindestens eine der<br />

Zeitreihen keinen Zugriff in diesem Zeitfenster hatte. Der Nenner (siehe Gleichung 5) würde Null<br />

werden und damit wäre der Ausdruck mathematisch nicht definiert. Die fehlerhaften Berechnungen,<br />

welche ’Not a Number’ ergeben würden - d.h. mathematisch nicht definierte Operationen<br />

werden ausgeführt - werden ausgeschlossen.<br />

s J = √ 1 ∑m ′<br />

( ) 2 ϕM,i<br />

m ′ − ϕ M (8)<br />

i=1<br />

mit m ′ = m − f M<br />

4.3. Statistische Tests<br />

Zur Verifizierung der Ergebnisse wurden zwei verschiedene Signifikanztests durchgeführt. Diese<br />

liefern eine Aussage über die Qualität der gewonnen Ergebnisse. Es kann eine Schwelle für die<br />

Irrtumswahrscheinlichkeit festgelegt werden, für alle darüber liegenden Werte kann mit sehr<br />

großer Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden, dass sie zufällig zu Stande kommen.<br />

4.3.1. Signifikanztest 1<br />

Für diesen Test wird eine konstante zeitliche Verschiebung der zweiten Zeitreihe eingeführt, dieser<br />

Wert beträgt hier 20 Wochen 8 . Der Zeitabstand ist so groß, dass unmöglich Auswirkungen<br />

von der ersten auf die zweite Zeitreihe sichtbar werden können. Es liegen nun zwei statistisch<br />

völlig unabhängige Zeitreihen vor. Die Ergebnisse geben dann ein Maß für die tatsächliche Unabhängigkeit<br />

beider Zeitreihen 9 . Von diesen verschobenen Zeitreihen wird, wie bei der Anwendung<br />

8 D.h. τ wird auf 3360 h gesetzt.<br />

9 Die Beurteilung erfolgt nach dem gleichen Schema wie bei der Kreuzkorrelationsfunktion.<br />

12

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