Page 12 - 4512

Зауважимо, що метод заміни відсутних даних буде ви-
користаний не лише для файлу даних, виділеного в активній ро-
бочій області, але і у випадку, коли перетворення серії призво-
дить до вкладених відсутніх даних. Наприклад, припустимо, що
вхідна серія містить декілька нулів, і ви хочете виконати лога-
рифмічне перетворення. Оскільки log 0 невизначений, STATIS-
TICA буде рахувати такі спостереження пропущеними даними;
потім, в другому проході через серію, ці відсутні дані будуть
замінені згідно з методом, обраним в початковому діалозі.

Методи для заповнювання пропущених даних
Overall mean. У цьому методі усі відсутні дані будуть за-
мінені загальною середньою для серії. Однак, коли серії не ста-
ціонарні або коли є значні систематичні коливання в середніх
серіїв, цей метод, можливо, не є оптимальним.
Interpolation from adjacent points. Відсутні дані обчис-
люються шляхом лінійної інтерполяція між сусідніми невідсу-
тніми точками.
Mean of N adjacent points. У цьому методі відсутні дані
будуть замінені середньою для N точок по обох сторонах від-
сутніх даних. Наприклад, коли N залишений за умовчанням 1,
тоді відсутні дані замінить середня, обчислена для попередніх
точок ряду.
Median of N adjacent points. Цей метод по суті той же, як,
що і описаний вище, за винятком того, що відсутні дані замінює
медіана N сусідніх покажчиків.
Predicted values from linear trend regression. Відсутні
дані будуть замінені значеннями, передбаченими лінійною ре-
гресією, яка обчислюється за попередніми точками ряду.

Приклад 11.1. Виконаємо спектральний аналіз магніт-
ного поля за результатами високоточних вимірювань над перс-
пективною структурою.
Запускаємо програму STATISTICA і відкриваємо файл з
даними (магнітне поле Т)

11