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Zeitabhängigkeit von Daten

Author: Hans Lohninger

Bestimmt man die Variabilität von Daten, sollte man bedenken, dass ein Teil der Variabilität durch die Zeit verursacht wird (z.B. durch Alterungsprozesse oder durch periodische Beanspruchungen). Man kann einen fehlerhaften Eindruck der Varianz bekommen, sieht man sich nur deren Verteilung an. Das folgende interaktive Beispiel zeigt, wie die Verteilung vom Zeitrahmen abhängt, in dem das Signal analysiert wird. Sie können auch ins  DataLab  gehen, um selbst mit einigen Zeitreihen zu experimentieren.

Zeitreihen haben den Vorteil, dass man normalerweise aus den experimentellen Umständen weiß, dass die Daten aus einer Zeitreihe stammen. Eine zu Zeitreihen ähnliche Situation kann auch auftreten, wenn die gemessenen Daten von einer anderen Variable abhängen. In diesem Fall wird die Betrachtung der Verteilung der Daten nichts bringen. Selbst wenn man die Daten gegen den Index aufträgt, wird keinerlei Abhängigkeit erkennbar. Die Variablen, die die Abhängigkeit verursachen (es kann auch nur eine Variable sein), können manchmal nur durch Versuch und Irrtum, der durch Spekulation und Erfahrung geleitet wird, gefunden werden. Etwas Klarheit können eventuell Streudiagramme bieten.




Last Update: 2012-10-08