Zastosowanie wykresów rekurencyjnych do analizy szeregów czasowych w celu uwzględnienia zmian klimatycznych

Prelegent: 

Piotr Sionkowski, BiOSS group

Data: 

03/04/2023 - 11:00

Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych. Nasza metoda wywodzi się z istniejących, natomiast nowe podejście polega na wyeliminowaniu czynnika ludzkiego w wyznaczaniu parametrów analizy. Do implementacji metody wykorzystano język programowania Python, a oprogramowanie będzie udostępniane zgodnie z polityką otwartego dostępu.

Piotr Sionkowski jest absolwentem informatyki na Politechnice Warszawskiej. Obecnie pracuje na stanowisku jako Principal Application Security Engineer. Jest również członkiem interdyscyplinarnej grupy Biopolymers, Software, Simulations, Statistics (BiOSS). W ramach swoich badań pracuje nad przygotowaniem doktoratu pod opieką dra hab. Krzysztofa Domino.

Więcej na temat badań grupy BiOSS.

Historia zmian

Data aktualizacji: 27/03/2023 - 11:32; autor zmian: Jarosław Miszczak (miszczak@iitis.pl)

Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych. Nasza metoda wywodzi się z istniejących, natomiast nowe podejście polega na wyeliminowaniu czynnika ludzkiego w wyznaczaniu parametrów analizy. Do implementacji metody wykorzystano język programowania Python, a oprogramowanie będzie udostępniane zgodnie z polityką otwartego dostępu.

Piotr Sionkowski jest absolwentem informatyki na Politechnice Warszawskiej. Obecnie pracuje na stanowisku jako Principal Application Security Engineer. Jest również członkiem interdyscyplinarnej grupy Biopolymers, Software, Simulations, Statistics (BiOSS). W ramach swoich badań pracuje nad przygotowaniem doktoratu pod opieką dra hab. Krzysztofa Domino.

Więcej na temat badań grupy BiOSS.

Data aktualizacji: 27/03/2023 - 11:32; autor zmian: Jarosław Miszczak (miszczak@iitis.pl)

Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych. Nasza metoda wywodzi się z istniejących, natomiast nowe podejście polega na wyeliminowaniu czynnika ludzkiego w wyznaczaniu parametrów analizy. Do implementacji metody wykorzystano język programowania Python, a oprogramowanie będzie udostępniane zgodnie z polityką otwartego dostępu.

Piotr Sionkowski jest absolwentem informatyki na Politechnice Warszawskiej. Obecnie pracuje na stanowisku jako Principal Application Security Engineer. Jest również członkiem interdyscyplinarnej grupy Biopolymers, Software, Simulations, Statistics (BiOSS). W ramach swoich badań pracuje nad przygotowaniem doktoratu pod opieką dra hab. Krzysztofa Domino.

Więcej na temat badań grupy BiOSS.

Data aktualizacji: 27/03/2023 - 10:03; autor zmian: Jarosław Miszczak (miszczak@iitis.pl)

Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych. Nasza metoda wywodzi się z istniejących, natomiast nowe podejście polega na wyeliminowaniu czynnika ludzkiego w wyznaczaniu parametrów analizy. Do implementacji metody wykorzystano język programowania Python, a oprogramowanie będzie udostępniane zgodnie z polityką otwartego dostępu.

Piotr Sionkowski jest absolwentem informatyki na Politechnice Warszawskiej. Obecnie pracuje na stanowisku jako Principal Application Security Engineer. Jest również członkiem interdyscyplinarnej grupy Biopolymers, Software, Simulations, Statistics (BiOSS). W ramach swoich badań pracuje nad przygotowaniem doktoratu pod opieką dra hab. Krzysztofa Domnio.

Więcej na temat badań grupy BiOSS.

Data aktualizacji: 27/03/2023 - 09:51; autor zmian: Jarosław Miszczak (miszczak@iitis.pl)

Analiza szeregów czasowych jest ważną dziedziną inżynierii danych. W ramach seminarium przedstawiamy metodę statystyczną przeznaczoną do analizy szeregów czasowych, przy założeniu, że szeregi te naśladują jakąś postać złożonego układu fizycznego. W metodzie wykorzystuje się wykres rekurencyjny i wykładnik Hursta. Dotychczas metoda ta była wykorzystywana do danych związanych z dynamiką molekularną i obserwacjami klimatu (temperatury). Dlatego nasza metoda porusza bardzo ważny problem zmian klimatycznych. Nasza metoda wywodzi się z istniejących, natomiast nowe podejście polega na wyeliminowaniu czynnika ludzkiego w wyznaczaniu parametrów analizy. Do implementacji metody wykorzystano język programowania Python, a oprogramowanie będzie udostępniane zgodnie z polityką otwartego dostępu.