Категория:Индексы: различия между версиями
Строка 1: | Строка 1: | ||
[[Category:Базы данных]] | [[Category:Базы данных]] | ||
[[Category:Типы событий]] | [[Category:Типы событий]] | ||
− | [ | + | [https://chispa1707.livejournal.com/3068475.html [[Индексы]] типов событий дают две возможности: - получить среднюю дату для каждого типа события; - получить численное выражение "взаимной приязни" событий разного типа. Какие [[Совпадение типов событий в одном году|пары событий склонны происходить в одном году]], а какие не склонны.] |
+ | [https://chispa1707.livejournal.com/2709491.html?thread=30906099#t30906099 Значительная часть событий у меня в базе проиндексирована, например, похолодание - ир, а крепостной аа, Обычно у события 2-3 индекса, иногда до десятка.] | ||
− | [ | + | [http://chispa1707.livejournal.com/2467926.html Можно слепить [[индексы]] места и типа события в одно, и этот микс будет уникальным. Например, паровые машины во Владимирской области. Или торнадо в Луизиане. Такое не спутать ни с чем... С коэф более 0,7 оказалось 145 пар из 2,6 млн. вариантов. Практически все пары ожидаемые, например: - еретики в Арагоне - инквизиция в Арагоне; - Ост-Индская компания в Индии - торговля в Индии; - война в штате Миссури - сражение в штате Флорида... Вот у меня есть высокая [[:Category:Корреляции по индексам|корреляция]] [[Драгоценные металы|добычи золота]] с чеканкой монеты и шахтерским делом. Абсолютно прозрачная связь... Снизил требования до 0,5 и получил 1200 пар. Было бы неплохо сгруппировать их по взаимной приязни. Это позволит разделить массивы с разными типами сдвигов. Чтобы работать с ними по отдельности.] [http://chispa1707.livejournal.com/2468471.html инструмент оказался годный. Хорошо виден специфический "советский разрыв" - данные так из спецхранов и не достали. Да, метод обработки определенно имеет перспективы. Пролонгация корреляций в прошлое может указать на тип сдвига.] |
Версия 09:13, 1 февраля 2019
Индексы типов событий дают две возможности: - получить среднюю дату для каждого типа события; - получить численное выражение "взаимной приязни" событий разного типа. Какие пары событий склонны происходить в одном году, а какие не склонны.
Можно слепить индексы места и типа события в одно, и этот микс будет уникальным. Например, паровые машины во Владимирской области. Или торнадо в Луизиане. Такое не спутать ни с чем... С коэф более 0,7 оказалось 145 пар из 2,6 млн. вариантов. Практически все пары ожидаемые, например: - еретики в Арагоне - инквизиция в Арагоне; - Ост-Индская компания в Индии - торговля в Индии; - война в штате Миссури - сражение в штате Флорида... Вот у меня есть высокая корреляция добычи золота с чеканкой монеты и шахтерским делом. Абсолютно прозрачная связь... Снизил требования до 0,5 и получил 1200 пар. Было бы неплохо сгруппировать их по взаимной приязни. Это позволит разделить массивы с разными типами сдвигов. Чтобы работать с ними по отдельности. инструмент оказался годный. Хорошо виден специфический "советский разрыв" - данные так из спецхранов и не достали. Да, метод обработки определенно имеет перспективы. Пролонгация корреляций в прошлое может указать на тип сдвига.