Page 82 - 4266

Лабораторна робота №10

МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ В STATISTICA.
АВТОКОРЕЛЯЦІЙНА ФУНКЦІЯ. КРОСКОРЕЛЯЦІЯ В

АНАЛІЗІ ЧАСОВИХ РЯДІВ. ВИКОРИСТАННЯ АНАЛІЗУ
ФУР’Є ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ТА МОДЕЛЮВАННЯ
СТАНУ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА

10.1 Мета і завдання роботи

Засвоїти методичні основи процесу моделювання та набути

практичних навичок застосування цієї процедури при
моделюванні екологічних систем. Провести процес моделювання
даної локальної популяції тварин (на прикладі гризунів).

10.2. Основні теоретичні положення

Проведення попарної кроскореляції між рядами із метою
виявлення їх існуючих зміщень у часі і приведення до
максимальної синфазності.

Коефіцієнт кореляції rxy(k) являє собою кореляцію між двома
рядами x і кожним з y, де ряд x зміщений на лаг порядку k
c xy k ( )
r xy k ( ) 
s x s y
, для k = 0, ±1, ±2 (10.1)
де cxy(k) – коефіцієнт кроскореляції на лазі k; sx, sy–

стандартні відхилення рядів
Синфазність часових рядів – зміна значень одного часового
ряду відносно іншого прямо пропорційно в той самий момент
часу. Коли ряди синфазні збільшенню значення одного ряду

відповідає збільшення іншого і навпаки. Синфазність рядів
досягається зміщенням рядів один відносно іншого. Наприклад,
якщо часовий ряд кількість особин популяції комах реагує на

зміну вологи в повітрі через два дні, то при зміщенні часового
ряду вологи відносно кількості особин на два дні досягається
синфазність рядів.
Розглянемо простий приклад: моделювання зростання
(збільшення) популяції у випадку, коли не враховується час їх

82