Глава 1   Глава 2   Глава 3   Глава 4   Глава 5   Глава 6



Резюме.


Тест хи-квадрат измеряет надежность фазы цикла (его вре­мени); F-коэффициент измеряет надежность амплитуды цикла (его фор­мы); тест Бартелса измеряет надежность как фазы, так и амплитуды. Ре­альные циклы должны показывать свою значимость на всех трех статистических тестах, т.е. иметь вероятности случайности, меньшие чем 0,05 на каждом тесте.


Таблица 16.2.

РЕЗУЛЬТАТЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ПИКОВ (ВЕРОЯТНОСТЬ ТОГО, ЧТО ЦИКЛ СЛУЧАЕН)

Длина цикла

Тест Бартелса

Хи-квадрат

F-коэффициент

65,7

0,0006

0,0514

0,0001

109,5

0,0019

0,0421

0,0011

186,5

0,1001

0,4485

0,0006

В табл. 16.2 мы применили эти статистические тесты к спектру мощ­ности, выведенному для месячных данных по кукурузе на рис. 16.10. Циклы длиной 65,7 и 109,5 месяцев показали себя как в высшей сте­пени значимые на тесте Бартелса и на F-тесте и как достаточно значи­мые на тесте хи-квадрат. Однако 186,5-месячный цикл показал свою значимость лишь на F-коэффициенте. Фактически, он был едва заме­тен на двух других тестах. По иронии именно этот последний цикл был наиболее ярким на спектре мощности (рис. 16.10). Это прекрасный пример того, как значения амплитуд на спектре мощности сильно ис­кажаются не полностью удаленным трендом. (Вспомните, что было не­возможно полностью удалить тренд из данных до получения спектра мощности, поскольку последний шаг по снятию направленности требо­вал знания длины возможных циклов. Поэтому сначала нужно было получить спектр мощности.) Однако спектр мощности был очень поле­зен для удаления тренда и проверки циклов определенной длины.