variasjonsmønstre

Variasjonsmønstre refererer til karakteristiske måter hvor en størrelse varierer på, og som avslører underliggende regulariteter, strukturer eller prosesser i data eller fenomener. De finnes ofte i tid og rom, men kan også oppstå i andre dimensjoner, som for eksempel i ulike grupper eller mellom variabler. Variasjonsmønstre skilles gjerne mellom deterministiske mønstre, som følger av faste sykluser eller trender, og stokastiske mønstre, som inneholder elementer av tilfeldig variasjon eller heteroskedastisitet.

Vanlige typer inkluderer temporære mønstre som sesongvariasjon og trend, samt sykliske eller rytmiske endringer; romlige mønstre som clustering eller jevn fordeling; og mer komplekse mønstre som interaksjoner mellom faktorer eller endringer over tid. I dataanalyse kan man også skille mellom mønstre i signaler og støy, eller mellom strukturert og ustrukturert variasjon.

Analysering av variasjonsmønstre innebærer visuell inspeksjon, deskriptiv statistikk og mer avanserte teknikker som tidsserie-dekomposisjon (deling av data i trend, sesong og tilfeldige komponenter), autokorrelasjonsfunksjoner, spektralanalyse og regresjonsmodeller med tids- eller romlige variabler som forklarende faktorer. Maskinlæring og klustring kan også brukes til å oppdage mønstre i komplekse datasett.

Variasjonsmønstre brukes i en rekke fagfelt, for eksempel meteorologi for sesongmessige variasjoner i værdata, økologi for svingninger i dyrebestand, og økonomi for markedsykluser. De hjelper forskere å forklare observerte data, forutse utviklingen og vurdere usikkerhet og modellbegrensninger.