RASA2018 || Teema lehele || English

Ülesanne 3967, punkte 2, teema: Ruumiline autokorrelatsioon

Ava ülesanne nr
Manustatud failis on maikuu sademete hulk Baltimaade ilmavaatlusjaamades eri aastatel.
  1. Millised aeg-ruumilised p < 0,01 tasemel olulised struktuurid ilmnevad selles andmestikus?
  2. Kuidas kasutaksid 2017.a. maikuus Tõraveres mõõdetud sademete hulka sademete hulga prognoosimiseks Tallinnas aastaks 2028?
  3. Lisa vastusele tulemuste graafik.
Andmefail: 3D_autocorr_example_full_dataset.zip

Selgitus ja lahendamisjuhised

Veebikalkulaatori autokorrelatiooni lehel võivad sisendandmed olla ühe-, kahe- või kolmemõõtmelised.
  • Vali 3D ja Kolmas mõõde on erinev.
  • Kopeeri manustatud andmed sisendlahtrisse.
  • Üldjuhul peaks aeg-ruumilise struktuuri otsimisel proovima erinevaid ajalisi ja ruumilisi vahemikke, kuna otsitava mustri suurus ei ole ette teada. Juhendaja soovitab ajalist intervalli 1 aasta ja ruumilist vahet 20 km.
  • Pane tähele, et igasuunalise autokorrelatsiooni jaoks ei ole ei ajalisel ega ruumilisel vahemikul ei ole suunda. Seega ajaline vahe 1 aasta antud aasta suhtes tähendab samavõrd nii eelmist kui ka järgmist aastat.
  • Lähteandmete koordinaadid on meetrites, tulemuste tõlgendamisel kasuta kilomeetreid.
Vastamiseks ning teiste saadetud ja andmebaasis oleva vastuse vaatamiseks tuleb selle ainega seotud kasutajana sisse logida.