Alter Ego, а с чего это Вы взяли, что можно взять две точки из зашумленных данных, провести между ними линию и делать из этого какие-то выводы об эволюции данных во времени? Посмотрите на эти графики еще раз. Они плавно изменяются или их хаотично кидает то вверх то вниз? Это можно рассматривать как статистические флуктуации, наложенные на реальный сигнал. Дисперсия разницы между двумя точками будет равна сумме дисперсий (это то, чему Вас должны были научить на первом курсе любого нормального ВУЗа, или еще научат). Невооруженным взглядом видно, что для большинства графиков эта дисперсия может спокойно «съесть» все показанное изменение, а кое-где и сделать его прямо противоположным. Чтобы избегать таких неловких ситуаций, человечество разработало соответствующие дисциплины — статистический анализ, анализ временных рядов и так далее. С коими я и рекомендую ознакомиться, дабы не смешить людей.
Юрий, R квадрат — нет. Сравнение — тоже неактуально, пока не будет понятно, на каком уровне статистической значимости был получен тренд. На третьем графике сверху я вообще тренда не вижу, на четвертом, где просмотры по Москве, вижу в сторону, противоположную показанной. Если это была попытка учесть сезонные колебания, то фиттинг модели тоже не игнорирует точки между периодами. Так какую модель Вы использовали, если не линейную?
Я стесняюсь спросить, это красненькое на графиках Вы как честный человек посчитали линейной регрессией или провели методом революционного чутья? Если первое, то чисто интереса для, какой там R квадрат на первом графике? А то я чисто визуально не верю, что это корректная аппроксимация.
Дискуссии пользователя
Alter Ego, а с чего это Вы взяли, что можно взять две точки из зашумленных данных, провести между ними линию и делать из этого какие-то выводы об эволюции данных во времени? Посмотрите на эти графики еще раз. Они плавно изменяются или их хаотично кидает то вверх то вниз? Это можно рассматривать как статистические флуктуации, наложенные на реальный сигнал. Дисперсия разницы между двумя точками будет равна сумме дисперсий (это то, чему Вас должны были научить на первом курсе любого нормального ВУЗа, или еще научат). Невооруженным взглядом видно, что для большинства графиков эта дисперсия может спокойно «съесть» все показанное изменение, а кое-где и сделать его прямо противоположным. Чтобы избегать таких неловких ситуаций, человечество разработало соответствующие дисциплины — статистический анализ, анализ временных рядов и так далее. С коими я и рекомендую ознакомиться, дабы не смешить людей.
Юрий, R квадрат — нет. Сравнение — тоже неактуально, пока не будет понятно, на каком уровне статистической значимости был получен тренд. На третьем графике сверху я вообще тренда не вижу, на четвертом, где просмотры по Москве, вижу в сторону, противоположную показанной. Если это была попытка учесть сезонные колебания, то фиттинг модели тоже не игнорирует точки между периодами. Так какую модель Вы использовали, если не линейную?
Я стесняюсь спросить, это красненькое на графиках Вы как честный человек посчитали линейной регрессией или провели методом революционного чутья? Если первое, то чисто интереса для, какой там R квадрат на первом графике? А то я чисто визуально не верю, что это корректная аппроксимация.