Построение графика

[Mihaylo]

Serg53 в сообщении #1731574 писал(а):

Имеет ли смысл рассмотреть варианты интерполяции графика?

Я, глядя на график от wrest, вижу некоторый смысл в том, чтобы отбросить выбросы. Это помогло бы вывести некоторую более точную аппроксимацию в следующем шаге, но это чуть более, чем отсебятина. Соглашусь с остальными, нужен контекст, то есть понимание, откуда взялись данные и почему в них возникли эти самые "выбросы" (или это не выбросы?).

[Serg53]

A_I в сообщении #1731588 писал(а):

спросите у той же Алисы

Алиса утверждает, что график имеет экспоненциальную тенденцию.

Вопрос можно сформулировать иначе. Всего имеется 34 точки графика. Какие точки графика можно было бы заменить интерполяционными значениями, чтобы график выглядел «правильнее»?

-- добавлено через 3 минуты --

Ghost_of_past в сообщении #1731576 писал(а):

Странный вопрос без контекста. Вы же не поясняете, что значат эти значения и какие между ними лаги

Ординаты отмеченных точек графика отображают результаты суммирования значений физиологического параметра за 16-ть дней. Максимально возможное значение суммы 256 является отличным результатом. График имеет продолжительность 544 дня. Начало графика соответствует 29 октября 2024 года, конец 10 апреля 2026 года. Но перед этим было ещё примерно 670 дней (с декабря 2022 года), когда физиологический параметр не документировался. Сожалею, что сразу не додумался до фиксации данных в дневнике, а по памяти даже приблизительно не могу что-то утверждать, но до начала этого физиологического процесса аналогичная сумма была равна 256. Когда рекомендуют бдительное ожидание, наверное, можно выполнить и бдительное наблюдение с фиксацией цифровых данных. Весь массив имеющихся данных в оффтопе.

(Оффтоп)

14.10.24 (0 5)(0 0)(0 0)(4 3)(0 0)(0 4)(0 3)(1 3)(1 2)(0 4)(0 0)(0 0)(0 1)(2 5)(0 1)(0 2) [sum41]
30.10.24 (0 2)(0 0)(0 3)(2 0)(0 0)(0 2)(0 0)(0 5)(0 1)(0 4)(0 5)(0 5)(2 1)(1 1)(1 2)(0 4) [sum41]
15.11.24 (0 4)(0 4)(0 1)(0 1)(0 0)(0 0)(0 0)(0 0)(0 0)(0 0)(0 4)(0 1)(0 1)(0 0)(0 3)(0 0) [sum19]
01.12.24 (1 1)(0 0)(0 3)(0 0)(0 1)(0 3)(0 2)(0 0)(0 2)(0 1)(0 0)(0 0)(0 0)(0 0)(0 0)(0 4) [sum18]
17.12.24 (2 3)(0 0)(0 0)(1 1)(0 2)(0 5)(0 0)(0 0)(0 3)(0 0)(0 0)(1 0)(1 3)(0 0)(0 3)(1 1) [sum27]
02.01.25 (0 0)(1 0)(0 1)(2 1)(0 0)(0 0)(2 0)(0 3)(0 0)(0 1)(0 0)(1 0)(0 3)(1 2)(0 0)(0 1) [sum19]
18.01.25 (0 0)(0 1)(1 1)(0 2)(0 1)(1 2)(1 2)(0 0)(2 2)(0 1)(0 1)(2 5)(0 5)(2 1)(0 5)(0 6) [sum44]
03.02.25 (1 0)(3 1)(0 3)(1 1)(1 0)(0 1)(0 2)(0 4)(1 0)(0 0)(1 1)(0 0)(0 2)(0 0)(1 5)(0 1) [sum30]
19.02.25 (0 0)(0 0)(0 3)(1 3)(1 1)(0 1)(1 2)(1 3)(1 2)(2 1)(1 0)(3 2)(0 4)(0 0)(0 1)(0 0) [sum34]
07.03.25 (0 0)(1 0)(1 3)(2 1)(0 0)(1 3)(2 4)(3 0)(0 4)(0 3)(2 2)(0 0)(1 0)(1 2)(0 0)(0 0) [sum36]
23.03.25 (0 0)(0 0)(3 3)(0 0)(3 4)(2 0)(0 1)(0 2)(0 4)(0 0)(2 3)(3 4)(0 0)(0 0)(1 4)(0 1) [sum40]
08.04.25 (0 1)(0 0)(2 2)(0 0)(1 2)(0 0)(0 1)(0 1)(0 1)(0 3)(1 1)(0 2)(0 0)(1 1)(0 1)(0 1) [sum22]
24.04.25 (0 4)(2 0)(1 2)(0 1)(0 1)(0 3)(7 1)(0 1)(0 3)(1 2)(0 4)(0 4)(0 0)(2 2)(0 0)(0 0) [sum41]
10.05.25 (2 7)(7 5)(5 2)(0 1)(0 1)(2 0)(0 1)(1 1)(0 0)(7 2)(0 4)(0 5)(2 1)(0 0)(0 1)(2 0) [sum57]
26.05.25 (0 4)(4 0)(2 4)(0 4)(0 0)(0 0)(4 2)(1 0)(2 3)(1 2)(2 2)(1 2)(2 0)(0 5)(3 0)(0 1) [sum51]
11.06.25 (0 3)(1 6)(1 2)(2 5)(6 0)(1 7)(3 5)(2 4)(3 1)(1 2)(1 1)(2 0)(0 0)(0 0)(1 2)(0 3) [sum65]
27.06.25 (2 0)(2 3)(1 0)(3 1)(0 0)(1 1)(0 4)(1 3)(1 1)(0 2)(1 2)(1 3)(0 5)(0 3)(0 5)(0 6) [sum52]
13.07.25 (0 0)(5 2)(0 6)(0 2)(1 5)(2 5)(2 2)(5 6)(4 3)(4 1)(4 5)(0 2)(1 1)(3 4)(1 1)(0 0) [sum77]
29.07.25 (4 1)(1 2)(4 4)(1 1)(1 6)(1 2)(2 2)(1 0)(0 3)(5 4)(2 7)(1 2)(3 2)(3 2)(0 7)(2 5) [sum81]
14.08.25 (1 8)(0 2)(3 2)(4 6)(1 1)(1 1)(3 8)(1 4)(0 1)(2 4)(1 0)(0 2)(4 7)(2 6)(1 1)(5 4) [sum86]
30.08.25 (3 8)(2 8)(8 7)(3 1)(3 0)(4 7)(2 3)(1 5)(6 5)(0 1)(0 1)(3 3)(0 3)(0 1)(0 1)(2 2) [sum93]
15.09.25 (0 4)(2 2)(1 4)(1 2)(2 2)(1 0)(0 2)(3 1)(0 4)(1 2)(1 5)(3 2)(1 2)(2 5)(7 5)(0 4) [sum71]
01.10.25 (0 3)(3 4)(4 0)(2 7)(3 5)(0 3)(1 1)(6 8)(0 3)(2 7)(2 5)(6 8)(3 3)(4 3)(0 5)(1 0) [sum102]
17.10.25 (2 7)(0 5)(7 8)(0 1)(1 3)(7 6)(2 5)(8 1)(1 0)(7 6)(6 5)(1 3)(0 4)(0 7)(4 5)(1 4) [sum117]
02.11.25 (0 4)(3 3)(3 7)(3 3)(1 7)(2 8)(8 3)(0 0)(1 8)(0 6)(0 3)(7 8)(3 4)(0 0)(0 0)(0 5) [sum100]
18.11.25 (2 0)(1 2)(0 1)(0 1)(2 2)(1 1)(8 6)(2 7)(0 4)(1 1)(2 6)(0 0)(3 3)(5 8)(4 7)(2 1) [sum83]
04.12.25 (0 2)(2 7)(1 4)(0 4)(5 5)(3 2)(2 3)(0 5)(7 6)(3 7)(2 5)(1 3)(0 4)(6 8)(1 5)(2 6) [sum111]
20.12.25 (7 6)(3 3)(3 8)(0 8)(4 6)(6 6)(1 5)(7 7)(3 5)(2 3)(3 7)(0 1)(8 4)(5 7)(0 2)(4 6) [sum140]
05.01.26 (0 0)(5 0)(3 0)(1 1)(3 0)(7 3)(2 1)(2 5)(2 1)(8 3)(4 3)(3 3)(2 5)(2 8)(6 1)(4 5) [sum93]
21.01.26 (6 8)(7 7)(0 4)(5 6)(4 5)(1 3)(3 8)(7 8)(8 8)(7 8)(3 5)(4 1)(1 7)(7 6)(3 5)(7 7) [sum169]
06.02.26 (3 6)(5 7)(7 8)(7 8)(5 7)(7 6)(6 3)(8 8)(8 5)(7 8)(7 7)(5 3)(6 6)(7 1)(8 7)(8 8) [sum202]
22.02.26 (8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(7 8)(7 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8) [sum254]
10.03.26 (8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8) [sum256]
26.03.26 (8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8)(8 8) [sum256]

[Serg53]

Вопрос к Алисе. Имеется последовательность чисел [41, 41, 19, 18, 27, 19, 44, 30, 34, 36, 40, 22, 41, 57, 51, 65, 52, 77, 81, 86, 93, 71, 102, 117, 100, 83, 111, 140, 93, 169, 202, 254, 256, 256]. Какой закономерностью лучше интерполировать эту последовательность – линейной, параболической, гиперболической, экспоненциальной?

Ответ Алисы. Эту последовательность чисел лучше всего интерполировать (аппроксимировать) параболической (квадратичной) закономерностью. Если оценить качество подгонки различных математических моделей с помощью коэффициента детерминации (\(R^{2}\), где 1 — идеальное совпадение), то получаются следующие результаты: Параболическая (\(y = ax^2 + bx + c\)): \(R^2 \approx 0.8991\) (наилучший результат). Экспоненциальная (\(y = a \cdot e^{bx}\)): \(R^2 \approx 0.8728\). Линейная (\(y = ax + b\)): \(R^2 \approx 0.7422\). Гиперболическая (\(y = \frac{a}{x} + b\)): абсолютно не подходит (\(R^2 < 0\)), так как ряд значений демонстрирует устойчивый рост, а не стремление к нулю или горизонтальной асимптоте. Почему именно парабола? В начале последовательности наблюдается небольшое падение и стабильное плато (значения колеблются около 18–44), что хорошо описывается вершиной/пологим участком параболы. Ближе к концу последовательности скорость роста значений резко увеличивается (от 100 до 256), что совпадает с поведением квадратичной функции. Экспоненциальная модель на последних шагах давала бы слишком сильный («взрывной») прирост, опережающий реальные данные, в то время как парабола описывает этот изгиб точнее.

[Serg53]

Скорректировал некоторые данные и сформулировал новый вопрос Алисе. Имеется последовательность чисел [19, 18, 27, 19, 30, 30, 34, 36, 40, 40, 41, 57, 51, 65, 70, 77, 81, 86, 93, 100, 102, 117, 120, 120, 130, 140, 150, 169, 202, 254]. Какой закономерностью лучше аппроксимировать эту последовательность – параболической, гиперболической, экспоненциальной?

Ответ Алисы. Эту последовательность чисел лучше всего аппроксимировать экспоненциальной закономерностью. Для определения наилучшего варианта был проведен регрессионный анализ (где \(x = 1, 2, 3... 30\) — порядковый номер числа, а \(y\) — само значение). Качество подбора оценивалось с помощью коэффициента детерминации (\(R^{2}\)), который показывает, насколько точно модель описывает реальные данные (чем ближе к 1, тем точнее): Экспоненциальная модель (\(y = a \cdot e^{b \cdot x}\)): \(R^2 \approx \mathbf{0.9689}\) — наилучший результат. Модель улавливает характерное ускорение роста чисел в конце последовательности. Параболическая модель (\(y = a \cdot x^2 + b \cdot x + c\)): \(R^2 \approx \mathbf{0.9566}\) — также показывает высокую точность, но немного уступает экспоненциальной. Гиперболическая модель (\(y = a + \frac{b}{x}\)): \(R^2 \approx \mathbf{0.2422}\) — абсолютно не подходит, так как гипербола стремится к затуханию (стабилизации), в то время как исходный ряд чисел стремительно растет.

[Александрович]

Я бы качество подгонки оценивал по МНК.

[Serg53]

Может быть имеет смысл проанализировать и 8-ми дневные усреднения, но для меня это уже не очень актуально, да и массив данных не отображает начальной стадии процесса.

[ozheredov]

Serg53 в сообщении #1734615 писал(а):

но для меня это уже не очень актуально

Может в связи с утратой актуальности Вы снимите с данных гриф "секретно" и расскажете, что это за измерения? А то даже не удобно: люди помогают изо всех сил, а Вы не считаете их достойными знаний, на что именно они смотрят

[Serg53]

ozheredov в сообщении #1734626 писал(а):

снимите с данных гриф "секретно" и расскажете, что это за измерения?

Сожалею, но модераторы против.

Вопрос для ИИ - Что можно сказать о массиве данных?
Ответ - Предоставленные вами данные представляют собой временной ряд из 34 записей, охватывающий период с 14 октября 2024 года по 26 марта 2026 года. Каждая строка имеет строгую структуру: Дата | 16 пар чисел в скобках (X Y) | [сумма всех чисел в строке]. Шаг между датами стабилен и составляет ровно 16 дней (с редкими корректировками на 1 день из-за разного количества дней в месяцах, например, феврале).

Вот главные выводы и аномалии, которые можно выделить при анализе этой информации:
1. Взрывной экспоненциальный рост. В данных отчетливо виден мощный восходящий тренд. Сумма чисел (sum) в строках увеличивается практически непрерывно: Старт (октябрь 2024): Показатели находятся на минимальном уровне со спадом к началу декабря (sum18). Переломный момент (май-июнь 2025): Начиная с даты 10.05.25, значения sum стабильно пробивают отметку 50 пунктов и начинают быстро расти. Пик и насыщение (начало 2026): К февралю 2026 года метрика достигает своего технологического или системного максимума.
2. Достижение «потолка» (Лимит системы). Самая яркая аномалия наблюдается в конце временного ряда. Система упирается в абсолютный максимум: Числа внутри скобок (X Y) никогда не превышают значение 8. Соответственно, максимальная сумма одной пары равна 16 (8 + 8), а максимальная сумма всей строки из 16 пар равна 256 (16 × 16). В строке от 22.02.26 сумма вплотную приближается к лимиту (sum254 — всего одна цифра равна 7, остальные 8). Начиная с 10.03.26 и далее, данные полностью стабилизируются на абсолютном максимуме в 256, где абсолютно все ячейки заполнены значениями (8 8).
3. Распределение внутри пар чисел. Если рассматривать структуру пар (X Y), то в первой половине периода (до лета 2025 года) преобладали нули, а правое число Y зачастую росло быстрее или появлялось чаще, чем левое X (например, (0 4), (0 5), (2 7)). Однако по мере приближения к 2026 году значения выровнялись и синхронно заполнили матрицу до максимума.

Эти данные очень похожи на логи созревания игрового персонажа, накопление лимитов в какой-то системе, или поэтапную прокачку матрицы параметров. Чтобы я мог сделать более глубокий анализ, скажите: Какова природа этих данных (из какой программы, игры или сферы они взяты)?

[Mihaylo]

ozheredov в сообщении #1734626 писал(а):

люди помогают изо всех сил

Не думаю, что это так. Но силы здесь мощные однозначно, но этим силам просто сразу понятно, что пускай лучше поможет какая-нибудь тупая Алиса AI. Извините.

[Александрович]

Serg53 в сообщении #1734694 писал(а):

Взрывной экспоненциальный рост.

А как выглядит логарифм от функции?

[ozheredov]

Александрович в сообщении #1734715 писал(а):

А как выглядит логарифм от функции?

Как взрывная прямая линия

[Serg53]

Мои комментарии к ответу ИИ.
- Для ИИ не очевидно, что строка отображает не только начальное число, но и следующие 15 дней. То есть весь охватываемый интервал времени фактически с 14 октября 2024 года по 10 апреля 2026 года.
- Используются специфические жаргонные термины типа взрывной рост, значения стабильно пробивают отметку, поэтапная прокачка матрицы. Возникает вопрос, где и кто обучал это ИИ?
- ИИ утверждает, что в строке от 22.02.26 всего одна цифра равна 7, остальные 8, но в этой строке две цифры 7. При проверке сумм строк ИИ обнаружил две ошибочные суммы, но при тщательной перепроверке этих строк ошибок не найдено! Опять вопрос. Почему при арифметических вычислениях, производимых ИИ, возникают ложные ошибки? Это умышленно запрограммировано, или результат несовершенства алгоритмов? Представим себе, что электросчетчик с ИИ вместо реальных цифр начнёт генерировать булду. Как к этому отнесутся поставщики, потребители, метрологи?
- В остальном текст неплохой. Под накоплением лимитов в системе можно подразумевать функциональную активацию системы регенерации живого организма, а под поэтапной прокачкой матрицы параметров можно понимать активацию генетической матрицы.