Excel, определить, где данные принимает погружение

Question

• Я пытаюсь определить, где, в наборе данных измерений, данные принимает погружение ...
• ... так что я могу построить вертикальную линию и
• ... построить горизонтальную линию на графике.

У меня нет проблем с выполнением 2-го и 3-го пунктов, указанных выше, и это позаботится об этом.

Проблема, с которой мне нужна помощь, - это первая точка маркировки - определение ГДЕ, когда данные проходят погружение - ГДЕ данные пересекают порог, который в основном говорит: «Независимо от того, что вы измеряете, больше не выполняется, как это ожидается ».

Вот что я делаю:

Я беру измерения с помощью измерительного устройства, и устройство регистрирует измерения во внутренней памяти и позволяет мне скачать, что данные измерений на компьютере в формате CSV когда тестовый сеанс завершен.

Я вытаскиваю этот csv в xls и обрабатываю данные на графике. (Прилагается изображение)

Вот что я хочу сделать:

Если вы смотрите на прилагаемом изображении, я хотел бы найти значение, где данные ОБЯЗАТЕЛЬНО пересекает ниже горизонтальной линии, так что я могу сказать, «Здесь тестируемое устройство« отказалось от призрака »и больше не могло выполнять по своему желанию».

Что данные примерно выглядит следующим образом:

Каждый набор измерений будет иметь грубый внешний вид и прикрепленного изображения, но немного другой каждый раз. (потому что каждый тестируемый объект будет иметь примерно одинаковые эксплуатационные характеристики, но все они имеют собственные производственные дефекты и варианты.)

Набор данных для прикрепленного изображения представляет собой набор данных из 7000 измерений. Я никогда не знаю, где будет горизонтальная линия.

Примеры наборов данных я получил в течение последних нескольких тестов выглядеть следующим образом:

(394 до 0)

(390000 до 0)

(3,88 до 0)

(375000 до 0)

(39,55 до 0)

(От 59200 до 0)

и каждый набор данных будет иметь от 1000 до 7000 измерений каждый.

Вот как я пытался решить эту проблему:

Я использовал SLOPE() и пытаюсь зацепиться, где помои линии приняли погружение/начал работать свой путь к нулевому наклону (это вертикальная линия), поэтому, когда он начинает приближаться к действительно маленькому склону, он ДОЛЖЕН принимать погружение. Это не работает.

Я искал использование STDEV.P() в Excel и подал ему весь набор данных. Затем я смотрел на то, что делал то же самое, но подавал его только первые 10, 30, 60 измерений, но потом я подумал - мы никогда не знаем, сколько будет проведено измерений. Тогда я подумал, что буду использовать первые 10% измерений и передать их STDEV.P().

Пожалуйста, дайте мне знать, что вы думаете об этом, и, пожалуйста, дайте мне знать о любых идеях, которые у вас могут быть.

Спасибо.

H

Answer 1

Что-то, как это должно работать, чтобы флаг, когда увеличивается скорость распада.

Answer 2

Чтобы найти то, что «направление» ваши данные идут в вам нужно производную. Excel не имеет производной формулу, но вы можете установить его довольно легко с помощью (изменение у)/(изменение х), как показано здесь: http://faculty.educ.ubc.ca/sanderson/lab/CLFbiom/demo/diff.htm

Я бы тогда проверить формулу, которая подсчитывает, как у вас есть (= COUNTA (A: A) или аналогичный)
Затем использует это, чтобы получить шаг 10% ваших данных.
Затем проверьте значение производной в ячейке против ячейки на 10% ниже. Если это все-таки отрицательный (на счет для небольшого спуска на первый), то вы будете знать,

Answer 3

Правильный путь идти об этом заключается в моделировании данных с неизвестным разрывом, что-то вроде «если время < break_time then (некоторый постоянный плюс шум) else (убывающая экспоненциальная) ". Для оценки максимального правдоподобия для этой модели может потребоваться итерация или другие операции, неуклюжие в Excel - возможно, вам стоит рассмотреть VB или Python или какой-либо другой язык программирования. То есть выберите инструмент, чтобы он соответствовал проблеме, а не наоборот.

См. Seber and Wild, «Нелинейная регрессия», для подробного обсуждения моделей с разрывами.

Answer 4

Если данные в целом можно охарактеризовать как имеющие:

(А) более или менее плоскую область плато, а затем

(В) Нисходящая области

то базовая стратегия может состоять в том, чтобы начать с конца данных и идти к началу по одной точке за раз, проверяя, что значения увеличиваются. Как только они перестанут расти, вы нашли точку останова.

Стратегия предполагает (неразумно?), Что область отклонения вниз является гладкой/бесшумной. Чтобы сделать решение более устойчивым к шуму, вы можете сравнить значения, которые находятся на расстоянии 5 или 10 друг от друга, или какой-либо интервал работает, чтобы отфильтровать шум. Или вы можете использовать скользящую среднюю.

Эта стратегия потенциально может быть более эффективной, начав поиск где-то посередине данных, но все же в нисходящем тренде. Если вы знаете (на основе опыта), что любое значение, которое составляет (скажем) 0,5X, максимум находится в нисходящем тренде, вы можете начать поиск там.

Надеюсь, что это поможет.

Answer 5

Кажется, что вы хотите обнаружить, когда наклон изменяется от чего-то близкого к нулю до чего-то отрицательного. Один из способов обнаружить это - вычислить вторую производную от значений (рассчитать наклон склона). Вторая производная должна быть близка к нулю в плоской части данных И в нисходящей части данных. Он должен быть отрицательным в точке останова. Поэтому найти минимальное (самое отрицательное) значение второго должно найти точку останова.

Для реализации этого, вероятно, вам необходимо будет фильтровать шум. Таким образом, вычислить первую производную (наклон) в течение некоторого подходящего окна данных:

=SLOPE(moving window of say 25 raw values) 

Затем вычислить вторую производную (наклон склона):

=SLOPE(moving window of say 25 slope values) 

Тогда искать минимум.

Надеюсь, что это поможет.