# Руководство пользователя для раздела «Статистический анализ по данным общих типов»

Данный раздел предназначен для анализа статистических показателей в данных общих типов. Он состоит из нескольких элементов, позволяющих выявлять и визуализировать изменение показателей с течением времени. Визуально представить, насколько отдельная выборка подчиняется закономерности гауссова распределения, просмотреть изменение отдельных величин с течением времени.

## Фильтры

В этом разделе содержатся фильтры, с помощью которых можно сделать выборку данных для визуализации и анализа. Он состоит из нескольких параметров.

- Тип данных — выбор типа данных
- Параметр — выбор отдельного параметра в этом типе данных. Параметры могут быть только числового типа. Дальнейшие расчеты будут выполняться для этого параметра.
- Устройство — отдельное устройство, с которого поступают вышеуказанные данные. При переходе в раздел это поле не заполнено и подсвечено красным. Его нужно обязательно заполнить.
- Ширина выборки — при анализе данных в этом разделе данные берутся за равные интервалы времени в заданное время и сравниваются между собой.
- Начиная с даты — дата начала выборки данных. Может отсутствовать. Тогда выборка по времени не будет ограничена со стороны меньших значений.
- Заканчивая датой — дата окончания выборки данных. Может отсутствовать. Тогда выборка по времени не будет ограничена со стороны больших значений.
- Время — после того как часы в сутках будут разбиты на интервалы, которые были определены в параметре "Ширина выборки", можно выбрать один из них. Например, если ширина выборки была 1 час, то будут доступны интервалы 00:00-01:00, 01:00-02:00 и т.д.
- Дни недели — нужно ли брать отдельные дни недели, или нужно взять данные за все дни недели.
- Площадь закономерности — определяет процент площади под правой и левой частью гауссианы, в которую должно попасть среднее значение. Если среднее значение не попадет в эту область, то считается, что это отклонение от тренда. По умолчанию 34% слева (это область значений меньше математического ожидания) и 34% справа (это область значений больше математического ожидания) от общей площади. Математически это вероятность отклонения в большую или меньшую сторону от ожидаемого значения.
- Шаг группировки — отдельные точки будут сгруппированы с этим шагом. Например, значение величины менялось со временем так: 2, 7, 3, 11, 9, 5. Шаг группировки был выбран равный 5. Тогда величин в диапазоне от 0 до 5 будет 3 шт., в диапазоне от 5 до 10 – 2 шт., в диапазоне от 10 до 15 – 1 шт. Этот параметр можно менять для лучшего представления на графике ниже. В конце поля есть кнопка, с помощью которой можно автоматически подобрать шаг группировки. Формула для округления выглядит следующим образом: floor(v / step) * step. floor – это округление в меньшую сторону, v – отдельное значение, step – шаг группировки.
- Исключить 0 — из данных можно исключить значения 0. Иногда это бывает полезным. Например, если нужно проанализировать число проездов ТС, а детектор отдает нули.

## Гауссово распределение

На этом графике изображено Гауссово распределение желтой линией, подсчет значений – синими столбцами. По горизонтальной оси расположено значение величины из поля "Параметр". По вертикальной оси для синих столбцов расположено количество значений с указанным шагом. Для желтой Гауссианы размерность – вероятность. На самом деле это два разных графика, у которых ось X одинаковая, а ось Y разная. Нужно понимать, что размерность у этих графиков разная, но их масштаб подобран так, чтобы они были наглядными.

На этих графиках можно визуально оценить, насколько распределение значений (синие столбцы) визуально похоже на Гауссово распределение. Если синие столбцы по форме повторяют Гауссиану, то можно говорить о том, что в этом интервале (определенном в фильтрах выше) есть закономерность в данных. Если они сильно отличаются, то значит закономерности нет. Это так называемый метод визуальной оценки. Закономерность в примитивном виде, т.е. только в зависимости от времени, не всегда присутствует.

Например, если речь идет о числе проездов, то в час пик в один и тот же день недели должна просматриваться явная закономерность. Она обусловлена как ограничением пропускной способности дороги, так и шаблонным поведением горожан в эти часы. А в другие часы ее может и не быть.

Считается, что закономерность есть, если "Среднее относительное отклонение" ниже определенного значения.

Зеленая область – это ширина допустимых значений закономерности. Если новое значение будет попадать в эту область, то будет считаться, что оно в тренде (если закономерность есть). Ширина этой области устанавливается с помощью параметра "Площадь закономерности" в фильтрах. По умолчанию это 34% слева и справа от общей площади Гауссианы. (Это не ±34% от среднего.)

На полосках по краям этой области подписаны значения X, соответствующие краям критерия. Вертикальная полоска посередине – это среднее значение или математическое ожидание. Вверху на ней подписано значение X. Под графиком содержатся некоторые параметры математического распределения. Их количество зависит от привилегий. Для неопытных пользователей часть параметров скрыта.

## Распределение по времени

Этот график показывает, как менялась величина с течением времени. Красными вертикальными полосами разделены дни. Область допустимых значений получилась перевёрнутой. На этом графике можно увидеть динамику показателя и резкие скачки. С помощью белой полоски внизу можно сузить просматриваемый интервал данных. Для этого нужно потянуть за её концы к середине. Сжатый интервал можно перемещать, перетаскивая его.