نموذج جيبي

في الإحصاء ، ومعالجة الإشارات ، وتحليل السلاسل الزمنية ، يُستخدم نموذج جيبي لتقريب التسلسلyأنا{\displaystyle y_{i}}إلى دالة جيبية :

yأنا=ج+αالخطيئة(ωتأنا+φ)+εأنا{\displaystyle y_{i}=c+\alpha \sin(\omega t_{i}+\varphi )+\varepsilon _{i}}

أينج{\displaystyle c}ثابت يحدد المستوى المتوسط ،α{\displaystyle \alpha }هي سعة الموجة الجيبية ،ω{\displaystyle \omega }التردد الزاوي ،تأنا{\displaystyle t_{i}}متغير زمني،φ{\displaystyle \varphi }هو فرق الطور ، وεأنا{\displaystyle \varepsilon _{i}}هذا هو تسلسل الأخطاء.

يمكن مطابقة هذا النموذج الجيبي باستخدام طريقة المربعات الصغرى غير الخطية ؛ وللحصول على مطابقة جيدة، قد تتطلب الإجراءات قيمًا ابتدائية جيدة للمعاملات المجهولة. [ 1 ] تُعد مطابقة نموذج باستخدام دالة جيبية واحدة حالة خاصة من تقدير الكثافة الطيفية وتحليل الطيف باستخدام طريقة المربعات الصغرى .

قيم بداية جيدة

قيمة بداية جيدة للمتوسط

قيمة بداية جيدة لـج{\displaystyle c}يمكن الحصول على ذلك بحساب متوسط ​​البيانات. إذا أظهرت البيانات اتجاهًا ، أي إذا تم انتهاك افتراض الموقع الثابت، فيمكن استبدالج{\displaystyle c}باستخدام طريقة المربعات الصغرى الخطية أو التربيعية . أي أن النموذج يصبح

yأنا=(ب0+ب1تأنا)+αالخطيئة(ωتأنا+φ)+εأنا{\displaystyle y_{i}=(b_{0}+b_{1}t_{i})+\alpha \sin(\omega t_{i}+\varphi )+\varepsilon _{i}}

أو

yأنا=(ب0+ب1تأنا+ب2تأنا2)+αالخطيئة(ωتأنا+φ)+εأنا{\displaystyle y_{i}=(b_{0}+b_{1}t_{i}+b_{2}t_{i}^{2})+\alpha \sin(\omega t_{i}+\varphi )+\varepsilon _{i}}

قيمة بداية جيدة للتردد

يمكن الحصول على القيمة الأولية للتردد من التردد السائد في مخطط التردد . ويمكن استخدام مخطط طور إزالة التضمين المعقد لتحسين هذا التقدير الأولي للتردد. [ 2 ]

قيم بداية جيدة للسعة

يمكن ضرب الجذر التربيعي لمتوسط ​​مربعات البيانات بعد إزالة الاتجاه بجذر اثنين للحصول على تقدير لسعة الموجة الجيبية. ويمكن استخدام مخطط سعة إزالة التضمين المعقد لإيجاد قيمة ابتدائية مناسبة للسعة. بالإضافة إلى ذلك، يُشير هذا المخطط إلى ما إذا كانت السعة ثابتة على كامل نطاق البيانات أم متغيرة. إذا كان المخطط مسطحًا تقريبًا، أي بميل صفري، فمن المعقول افتراض سعة ثابتة في النموذج غير الخطي. أما إذا كان الميل متغيرًا على نطاق المخطط، فقد يلزم تعديل النموذج ليكون:

yأنا=ج+(ب0+ب1تأنا)الخطيئة(ωتأنا+ϕ)+εأنا{\displaystyle y_{i}=c+(b_{0}+b_{1}t_{i})\sin(\omega t_{i}+\phi )+\varepsilon _{i}}

أي أنه يمكن استبدال α بدالة زمنية. تم تحديد نموذج خطي في النموذج أعلاه، ولكن يمكن استبداله بدالة أكثر تعقيدًا إذا لزم الأمر.

التحقق من صحة النموذج

كما هو الحال مع أي نموذج إحصائي ، ينبغي إخضاع النموذج لتقنيات التحقق البيانية والكمية . على سبيل المثال، يمكن استخدام مخطط تسلسل التشغيل للتحقق من وجود تحولات كبيرة في الموقع، والمقياس، وتأثيرات بدء التشغيل، والقيم الشاذة . ويمكن استخدام مخطط التأخير للتحقق من استقلالية البواقي . تظهر القيم الشاذة أيضًا في مخطط التأخير، بالإضافة إلى استخدام المدرج التكراري ومخطط الاحتمالية الطبيعية للتحقق من وجود التواء أو أي انحراف آخر في البواقي.

الإضافات

تتمثل طريقة أخرى في تحويل الانحدار غير الخطي إلى انحدار خطي باستخدام معادلة تكاملية ملائمة. عندئذٍ، لا حاجة إلى تخمين أولي ولا إلى عملية تكرارية  : إذ يتم الحصول على المطابقة مباشرةً. [ 3 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ^ ستروتز، ت. (2016). تركيب البيانات وعدم اليقين (2  ed.). عرض سبرينغر. رقم ISBN 978-3-658-11455-8.
  2. ستروتز، ت. (2026). "التقدير الأولي للمعاملات في التحسين غير الخطي - الدوال المثلثية -" [ TECHP/2026/01 جامعة كوبورغ ] . arXiv : 2603.09784 [ eess.SP ].
  3. تم شرح الطريقة في الفصل "الانحدار الجيبي المعمم" الصفحات 54-63 في الورقة البحثية:

المجال العام تتضمن هذه المقالة موادًا متاحة للعموم من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا