Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Michał Kowalczykiewicz
Przygotowała Sylwia Zych
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Statystyka w doświadczalnictwie
Statystyka w doświadczalnictwie
Numeryczne obliczanie całki oznaczonej
Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii”
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Mirosław Makohonienko, Alfred Stach Instytut Badań Czwartorzędu
GEOSTATYSTYKA Wykłady dla III roku Geografii specjalność – geoinformacja Estymacja na podstawie danych jednej zmiennej I Alfred Stach Instytut Paleogeografii.
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
GEOSTATYSTYKA I ANALIZA PRZESTRZENNA Wykład dla III roku Geografii specjalność - geoinformacja Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji Wydział
GEOSTATYSTYKA Wykłady dla III roku Geografii specjalność – geoinformacja Estymacja na podstawie danych jednej zmiennej II Alfred Stach Instytut Paleogeografii.
Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji
Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji
Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji
Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji
GEOSTATYSTYKA Wykłady dla III roku Geografii specjalność – geoinformacja Kriging wartości kodowanych (Indicator Kriging) Alfred Stach Instytut Paleogeografii.
Postęp modelowania zmienności przestrzennej gleb na stokach II
Instytut Badań Czwartorzędu i Geoekologii UAM
Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
GEOSTATYSTYKA I ANALIZA PRZESTRZENNA Wykład dla III roku Geografii specjalność - geoinformacja Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji Wydział
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM
GEOSTATYSTYKA I ANALIZA PRZESTRZENNA Wykład dla III roku Geografii specjalność - geoinformacja Alfred Stach Instytut Geoekologii i Geoinformacji Wydział
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Średnie i miary zmienności
Fraktale i chaos w naukach o Ziemi
czyli jak analizować zmienność zjawiska w czasie?
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Interpolacja danych przestrzennych
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Prognozowanie i symulacje
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Planowanie badań i analiza wyników
VI EKSPLORACJA DANYCH Zadania eksploracji danych: klasyfikacja
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Dopasowanie rozkładów
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 4
Program przedmiotu “Opracowywanie danych w chemii” 1.Wprowadzenie: przegląd rodzajów danych oraz metod ich opracowywania. 2.Podstawowe pojęcia rachunku.
WYKŁAD 11 ZJAWISKA DYFRAKCJI I INTERFERENCJI ŚWIATŁA; SPÓJNOŚĆ
Badanie własności składnika losowego dr hab. Mieczysław Kowerski
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
Człowiek – najlepsza inwestycja
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Dokładność NMT modelowanie dokładności NMT oszacowanie a priori badanie a posteriori.
Niepewności pomiarów. Błąd pomiaru - różnica między wynikiem pomiaru a wartością mierzonej wielkości fizycznej. Bywa też nazywany błędem bezwzględnym.
Systemy neuronowo – rozmyte
EKONOMETRIA Wykład 2 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA Wykład 1a prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Imię i nazwisko ucznia | Imię i nazwisko nauczyciela | Klasa
* PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM Analiza autokorelacji przestrzennej i czasowej danych paleoekologicznych perspektywy zastosowań Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii UAM

Odrobina teorii geostatystyki. Spektrum pyłkowe, a zmienne losowe.

Podstawa klasycznej statystyki Niezależność obserwacji – co oznacza, że wyniki kolejnych prób są w 100% losowe

Geograficzne Prawo Toblera (1970) Obiekty, które w przestrzeni i/lub czasie ze sobą sąsiadują są zazwyczaj bardziej podobne od znajdujących się od siebie dalej. Konsekwencja – próbkowanie (obserwacje/ pomiary) w przestrzeni i w czasie może nie mieć charakteru losowego. Znajomość współrzędnych obiektu/punktu zbadanego może pomagać w bardziej precyzyjnym szacowaniu cech leżących w pobliżu obiektów nie zbadanych.

Dekompozycja serii pomiarowej Składowa deterministyczna Składowa losowa

Co to jest geostatystyka? (Goovaerts 1997 zmienione) Zbiór narzędzi statystycznych uwzględniających w analizie danych ich przestrzenną i czasową lokalizację, a opartych o teorię funkcji losowych. Cztery funkcje geostatystyki: Opis i modelowanie struktury przestrzennej/czasowej zjawiska Szacowanie wartości parametru w nie opróbowanym miejscu i/lub momencie czasu (estymacja) Generowanie alternatywnych obrazów (realizacji), które honorują wyniki pomiarów i strukturę przestrzenną/czasową zjawiska (symulacja) Optymalizacja badania (próbkowania) zjawisk zmiennych w czasie i/lub w przestrzeni

Opis i modelowanie struktury przestrzennej/czasowej zjawiska Semiwariancje empiryczne i model semiwariancji Połowa średniej podniesionej do kwadratu różnicy między danymi odległymi o okres / odstęp h. gdzie: N(h) - liczba par danych dla danego odstępu czasu / przestrzeni h między nimi, z(u) - dla  = 1, 2, ..., n oznaczają zbiór n pomiarów danego parametru, u - jest zbiorem terminów / lokalizacji wykonywanych pomiarów.

Autokorelacja czasowa i przestrzenna danych współczesnego i kopalnego opadu pyłkowego.

Przykład analizy autokorelacji czasowej Rdzeń Sw 3/91 z Jeziora Świętokrzyskiego w Gnieźnie (Makohonienko 2000)

Analiza autokorelacji czasowej: przykłady poszczególnych taksonów

Wyniki analizy składowych głównych: projekcja zmiennych na płaszczyznę 1 i 2 składowej

Analiza autokorelacji czasowej: składowe główne

Analiza autokorelacji przestrzennej: współczesny opad pyłkowy na obszarze północnej Alaski

Analiza autokorelacji przestrzennej: współczesny opad pyłkowy na obszarze północnej Alaski Alnus Mapa wariogramu i empiryczne semiwariogramy kierunkowe

Analiza autokorelacji przestrzennej: współczesny opad pyłkowy na obszarze północnej Alaski Cyperaceae Mapa wariogramu i empiryczne semiwariogramy kierunkowe

Analiza autokorelacji przestrzennej: współczesny opad pyłkowy na obszarze północnej Alaski Salix Mapa wariogramu i empiryczny semiwariogram bezkierunkowy (izotropowy)

Estymacja (interpolacja) przestrzenna – kriging

Modelowanie struktury przestrzennej i estymacja

Tradycyjne mapy izopolowe, a estymacja czasoprzestrzenna

Interpolacja danych palinologicznych metodą krigingu Rdzeń Sw3/91 z Jeziora Świętokrzyskiego w Gnieźnie (Makohonienko 2000) Interpolacja danych palinologicznych metodą krigingu Semiwariogram empiryczny i jego model dla danych Corylus z rdzenia Sw 3/91

Interpolacja danych palinologicznych metodą krigingu

Interpolacja (estymacja) czasoprzestrzenna

Lek na wady estymacji – symulacja czasoprzestrzenna

Współczesny opad pyłkowy na obszarze północnej Alaski

Wykorzystywanie w estymacjach i symulacjach danych uzupełniających. Analiza przestrzenna danych jakościowych – mapy prawdopodobieństwa. Optymalizacja próbkowania.

Podsumowanie Estymacja i symulacja czasoprzestrzenna, oraz wykorzystanie ilościowych i jakościowych danych uzupełniających jest w paleoekologii koncepcją nową. Waga tej koncepcji polega nie tylko na tym, że stanowi istotny postęp metodyczny umożliwiający uściślenie i uszczegółowienie dotychczasowych ustaleń, ale prawdopodobnie da również całkowicie nowy obraz niektórych problemów. Jakkolwiek przedstawione powyżej koncepcje były ilustrowane danymi palinologicznymi, znajdują one przynajmniej częściowe zastosowanie do wszystkich kategorii źródeł informacji paleoekologicznych … i archeologicznych (por. Lloyd, Atkinson 2004)