Ten scatterplot je tiez dobry napad. Tuna je pre optimalny lag (-3 dni). Je to log-log; netransformovany scatterplot je skaredy a nelinearny.


Mozes si pozriet aj scatterplot pre lag 0 dni, v ktorom vidiet separaciu "vlaken".

Ak pouzijeme tento linearny model (namiesto povodneho jednoducheho nasobenia netransformovanych hodnot), dostaneme tuto kompenzaciu:


Vizualne je ten fit o cosi lepsi.

Heh, zvazoval som, ci to pisat alebo nie, nakoniec som to vynechal s tym, ze ak sa na to niekto opyta, tak to rozvediem. :D

Cakal som, ze maximalna korelacia nastane, ak lagnem vodne data o +5 dni, pretoze som mal dojem, ze by mali predchadzat potvrdene pripady; v minulosti sa o nich rozpravalo, ze sa mozno budu dat pouzit na predikciu vln covidu. Nuz tak som si vykreslil graf.


Ale nie je to tak -- optimalny lag ma opacne znamienko! Nalavo je korelacia medzi surovymi/linearnymi hodnotami (maximum je pri lagu -3 dni), napravo medzi ich logaritmami (maxima su pri lagoch -3 a -4 dni, cize asi skor 3.5).

Cize je to presne naopak a vyzera to, ze odpadove vody zaostavaju za potvrdenymi pripadmi o 3.5 dna. Kedze som to nevedel vysvetlit, tak som to nechal tak a cele to vygrafoval s lagom 0. Ono sa tie pomery beztak nijako zaujimavo nezmenia pri lagu -3 dni, tak som sa v tom hlbsie nevrtal.

Mas nejake vysvetlenie? :)