Wstęp

Połowa semestru. Potraktujmy te zajęcia jako pewnego rodzaju „sprawdzian”. Termin oddania prac wyniesie trzy tygodnie i nie zostanie przedłużony.

To co państwo mają zrobić nie jest specjalnie trudne, ale musicie — żeby zdobyć dobrą ocenę — mnie zadziwić. Poniżej przykładowe zestawy danych i ewentualne zadania.

Temat 1

Dane

• Temperatury z ostatnich 10 miesięcy
• Ciśnienie atmosferyczne z ostatnich 12 miesięcy

Do wykonania

• import danych;
• ewentualne ich wyczyszczenie;
• podstawowa analiza statystyczna (jak na wykładzie);
• coś co mnie zadziwi 😄;

dla jednego albo drugiego zestawu danych¹.

Statystyki prezentowane na wykładzie (live script)

Temat 2

Dane i materiały pomocnicze:

• „stare dane covidowe” w formacie CSV (plik skompresowany zip)
• skrypt importu danych (live) omawiany na wykładzie
• skrypt prostego „przetwarzania” danych prezentowany na wykładzie

Do wykonania

• przedstawienie na jednym wykresie danych z lat 2020–2024 dla Polski (w skrypcie są dane od pierwszego września)
• porównanie na jednym wykresie wybranej statystyki (innej niż new_cases, new_cases_smoothed) dla dwu (lub więcej) wybranych państw. Zwracam też uwagę, że ze względu na różną liczność populacji — lepiej porównywać parametry na tysiąć lub milion mieszkańców.

Temat 3

Dane i materiały pomocnicze

• nowe dane kowidowe (plik CSV jako archiwum zip)
• plik metadanych opisujących zawartość danych (trochę o metadanych było na wykładzie) , plik JSON².

Do wykonania

• zadania jak w Temacie 2

Temat 4

Dane pomocnicze

• plik CSV zawierający pomiar temperatury z jednego tygodnia.

Format pliku identyczny jak ten opisany w w Zadaniu 2 z poprzedniego projektu.

Cechą charakterystyczną czujnika jest to, że wysyła informacje dosyć często i zazwyczaj są to wartości różniące się od poprzedniej o $\pm .1$ stopnia Celsjusza, co powoduje, że dane są „zaszumione”.

Do wykonania

• wygładzenie przebiegu,
• ewentualne zmniejszenie liczby próbek³;

Nie mam teraz pewności, ale najprawdopodobniej prawidłowy import zmiennych czasowych może mieć wpływ na wymniki zadania⁴.

Hint:

• Są takie funkcje movemean() (używana w skrypcie z Tematu 2), smoothdata()
• W Live Script można użyć zadania (Task) Smooth Data.
• Polecam rozdział z dokumentacji MATLABa Data Smoothing and Outlier Detection

Zakończenie

Do zrobienia jest od jednego do czterech z wymienionych zadań.