在随机数据中找到平衡点及其方差?

我的建议是为这些数据构建一个模型,估计模型的参数,并从中提取平衡水平。E、 g.可能的模型是 y = y0 * (1 - exp(t/T)) + epsilon 哪里 y0 是平衡水平, T 是时间缩放因子,并且 epsilon 是(比方说)高斯噪声。给定一些数据,估计 年 和 T ,并估计 ε 作为残差的RMS。“左右波动”的幅度是 ε .

有很多可能的模式,你应该根据自己的目标选择哪种模式。看看Seber&Wild,“非线性回归”。

我可以建议你几种方法,但必须使用某种算法,因为有特定的需要。

• 您可以使用样本间隔进行分析,以衡量方差的变化。因为方差是一个离散测量,根据样本,它们在一段时间后似乎相对稳定,你可以计算方差停止下降的时间间隔。让我们假设一下 间隔 100个样本,计算其 方差 在每一步中停止 间隔 其中计算的方差大于 前一个的一半 。(当然,您可以进行更深入的搜索,不要将前一个方差的一半作为停止点,也不要取多于或少于100个样本。这取决于您的实验或数据)。

• 您也可以尝试应用 功能分析 方法。制造一个m 移动平均滤波器 以这种方式 平整的 曲线,然后你可以分析 派生词 并尝试获得接近0的点(类似于样本1000或多或少后的矩形)