Preliminary processing of primary geophysical data, automatically transmitted from the regime geophysical station to the daily specific files confirmed the feasibility of using such approaches. The purpose of the research is to focus on the choice of simple methods of primary data processing and the development of appropriate mathematical models of the dynamics. The results of preliminary processing of the primary data obtained from the regime geophysical automatic station are submitted. Descriptive statistics and simulation of time series were used as processing methods. The presentation of the results by multidimensional graphs allowed to reveal the phenomenon of coincidence in the first indicators of descriptive statistics, and in the second, the coincidence of the model's coefficients for the daily measurements of the natural electric field
Подано результати попереднього оброблення первинних даних, отриманих із режимної геофізичної автоматичної станції. Як методи оброблення використано описову статистику та моделювання часових рядів. Подання результатів багатовимірними графіками дало змогу виявити феномен збігу в першому показнику описової статистики, а в другому – збіг коефіцієнтів моделі для подобових вимірів природного електричного поля. Використання мір центральної тенденції та мір варіації дають не лише основні загальні характеристики отриманої вибірки даних, але і їх подання у вигляді багатоелементного графіка, що дає змогу виявити окремі специфічні точки для послідовності діб місяця. Їхня специфічність полягає в тому, що вони вказують на доби, які за цими показниками є найбільш подібні між собою. Цей феномен можна трактувати по-різному: відсутність зовнішніх впливів, у ці доби відбувся один і той самий вплив тощо. Цілком зрозуміло, що на всьому проміжку, отриманих за весь час роботи станції даних, цей феномен повинен мати якесь пояснення в майбутніх дослідженнях. Тому використання методів описової статистики та часових рядів є доцільним для оброблення первинних даних, оскільки їх результати визначають нові задачі для подальшого аналізу не тільки геофізичних даних, але й інших подібних явищ, таких як: кардіологічні сигнали, показники сонячної активності та інші.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.