Повторим подобную операцию для значений «Интервал» 0,1 с, 1 с. и 10 с. Изменим подписи данных в заголовках столбцов и введем еще две пустые строки перед данными. В результате получим лист вида, приведенного на рисунке 15. На этом же рисунке показаны столбцы, справа от значений для интервалов 0,01 с, 0,1 с, 1 с и 10 с. В эти столбцы введем формулы, в которые соответствующие значения делятся на 10, 100, 1000 и 10000 соответственно.
Рисунок 15 – Конечный результат экспорта данных в табличный процессор.
Для полученных значений вычислим дисперсии, как показано на рисунке 16. Для этого над соответствующим столбцом введем формулу для вычисления дисперсии и укажем в ней соответствующий диапазон ячеек.
Рисунок 16 – Вычисление дисперсий агрегированных процессов.
Далее нужно построить зависимость дисперсии от интервала агрегирования. Для этого на том же листе сделаем таблицу для построения этой зависимости, рисунок 17. Интервалы агрегирования 1, 10, 100, 1000 и 10000. Построим зависимость логарифма дисперсии от логарифма интервала агрегирования. В столбцах «R» и «T» приведены значения десятичных логарифмов от значений интервалов и дисперсии, соответственно.
По данной таблице построим точечную диаграмму, на которой будут 5 точек, соответствующих каждому из интервалов агрегирования. Для этих точек построим линейный тренд и выведем его уравнение на диаграмму. Полученная диаграмма приведена на рисунке 18.
Полученное уравнение прямой для тренда y = 0,2092x – 1,1768. Коэффициент Хёрста может быть определен через коэффициент наклона тренда.
