Normalización o pérdida de tendencia de grupos de muestras

Question

¿Cómo detraigo o normalizo varias series de datos para poder compararlas?

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Es posible que los detalles que figuran a continuación no sean apropiados para este foro. Por favor, hágamelo saber y puedo eliminar o reformular, pero creo que podría ser útil para comprender plenamente la pregunta genérica anterior.

Tengo un conjunto de datos que me gustaría analizar. Creo que esta pregunta pertenece aquí y no en en https://gis.stackexchange.com/

Concretamente, me encuentro en la siguiente situación: Cada serie se recoge de un avión que vuela una trayectoria, y tiene un número variable de (valor, lat,lon,hora) tuplas. Tengo varias de estas trayectorias de vuelo, cada una en un momento diferente, y volando diferentes caminos (a veces se cruzan, a veces no). Los vuelos ocurrieron con meses de diferencia, a diferentes horas del día, y debido a fenómenos naturales, los datos (térmicos en este caso) varían.

Parte de la región sobrevolada por múltiples vuelos puede tener o no una firma de temperatura anómala. Esto es lo que quiero investigar. Busco un algoritmo que desvirtúe o normalice todos los vuelos para poder aumentar mi SNR y determinar si existe una anomalía de temperatura en una subregión.

Answer 1

La modelización multinivel, en la que los datos se agrupan por vuelos como una variable aleatoria, parece un buen método de análisis para este problema. En R el código podría ser

library(lme4) #load the package)
lmer(temp ~ region + (1|flight))

Esto se puede hacer con diversos paquetes estadísticos. Si la región es simplemente dentro de la región o fuera de la región, debe utilizarse una forma logística.

Para responder directamente a su pregunta sobre la normalización, puede que le interese

temp - (mean_temp_for_flight - mean_temp)

Esto pone a cero las temperaturas en la media global corregida para la media de vuelo individual. Así, si un vuelo tuvo una temperatura media de 20 sobre la región, y la temperatura media de la región es 18, y su muestra es 22, entonces el valor normalizado sería

22 - (20 - 18) = 20

Esencialmente... por vuelo se elimina la variabilidad.