मेरे पास विश्लेषण करने के लिए काफी जटिल डेटा सेट है, और मैं इसके लिए एक अच्छा समाधान नहीं ढूंढ सकता।
ये रही बात:
1. कच्चा डेटा अनिवार्य रूप से कीट गीत रिकॉर्डिंग है। प्रत्येक गीत कई फट से बना है, और प्रत्येक फट उप-इकाइयों से बना है। सभी व्यक्तियों को 5 मिनट के लिए रिकॉर्ड किया गया है। विस्फोटों की संख्या और रिकॉर्डिंग में उनकी स्थिति व्यक्तियों के बीच बहुत भिन्न हो सकती है, साथ ही प्रति-उप-इकाइयों की संख्या भी फट सकती है।
2. मेरे पास प्रत्येक उप-इकाई की वाहक आवृत्ति (मौलिक आवृत्ति) है, और यही मैं विश्लेषण करना चाहता हूं।
मेरी समस्याएं:
1. एक फट के भीतर आवृत्तियों स्पष्ट रूप से स्वतंत्र नहीं हैं (हालांकि यह बहुत स्थिर है, लेकिन उप-इकाई n-1 की आवृत्ति का उप-इकाई n पर प्रभाव पड़ेगा)।
2. एक रिकॉर्डिंग के भीतर फट भी स्वतंत्र नहीं हैं।
3. वे और भी कम स्वतंत्र हैं क्योंकि समय के साथ आवृत्ति गिरती है (व्यक्ति गायन से थक जाता है इसलिए गाने की आवृत्ति कम और कम हो जाती है)। गिरना रेखीय लगता है।
4. घोंसला बनाना = मेरे पास दो स्थानों ए और बी के लिए 3 प्रतिकृति आबादी है इसलिए मेरे पास ए 1, ए 2, ए 3 और बी 1, बी 2, बी 3 है।
मैं क्या करना चाहूंगा:
1. मेरे दो स्थानों के बीच की आवृत्ति में अंतर को स्पष्ट करें (यह सांख्यिकीय रूप से परीक्षण करें)
2. दो स्थानों के बीच फ़्रीक्वेंसी ड्रॉपिंग को विशेषता दें (देखें कि उनमें से किसी एक में यह तेजी से गिरता है)
यह कैसे करना है:
खैर इसीलिए मुझे मदद की ज़रूरत है: मुझे नहीं पता ऐसा लगता है कि मेरा मामला उन समस्याओं को जोड़ता है जो आमतौर पर एक साथ नहीं देखी जाती हैं। मैंने मिश्रित मॉडल के बारे में, GAM के बारे में, ARIMA के बारे में, यादृच्छिक और निश्चित प्रभावों के बारे में पढ़ा है, लेकिन मैं वास्तव में इसे करने के सर्वोत्तम तरीके के बारे में निश्चित नहीं हूं। जब मैं इसे ग्राफ करता हूं (फ़्रीक्वेंसी ~ सब-यूनिट नंबर n ), तो दोनों स्थानों के बीच अंतर बहुत स्पष्ट है। मुझे अन्य चर को भी ध्यान में रखना होगा, जैसे तापमान (आवृत्ति अधिक बनाता है), आदि।
के बारे में मैंने सोचा:
व्यक्तियों को उनकी प्रतिकृति के भीतर से घोंसला बनाना और स्थान (व्यक्तिगत / प्रतिकृति / स्थान) के भीतर प्रतिकृति को घोंसला बनाना चाहिए।
एक यादृच्छिक 'फट' प्रभाव का उपयोग करें, इसलिए मैं प्रत्येक फट के भीतर परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखता हूं।
आवृत्ति छोड़ने के उपाय को मापने के लिए एक निश्चित 'बर्स्ट पोजिशनिंग इन रिकॉर्डिंग' प्रभाव का उपयोग करें (उम्मीद है कि यह वास्तव में रैखिक है)।
क्या यह सही होगा?
क्या इस तरह के परिदृश्य के लिए मैं एक विशेष प्रकार का मॉडल इस्तेमाल कर सकता हूं?