NPBats, Bayesiaans statistisch instrument voor trenddetectie en tijdreeksmodellering

19-11-2004 | Publicatie

Onderzoekers van milieu en volksgezondheid kunnen met het computerprogramma NPBats snel en efficiënt gegevens in de tijd (tijdreeksen) analyseren. Voorbeelden zijn de jaarlijkse CO2-uitstoot of het aantal mensen met overgewicht in Nederland. Met de analyses kunnen ze systematische veranderingen in de tijd (trends) opsporen, verklarende relaties tussen tijdreeksen leggen en kennis vergaren over de invloed van overheidsbeleid op mens en milieu.

NPBats maakt gebruik van Bayesiaanse statistiek om de samenhang tussen opeenvolgende waarnemingen te beschrijven. Dit gebeurt via zogeheten 'prior' modellen. Deze modellen maken het mogelijk om op basis van respectievelijk een, twee en drie direct voorafgaande waarnemingen de volgende waarneming te voorspellen. Hierdoor is NPBats flexibeler dan de klassieke tijdreeksmodellen en kan het al gebruikt worden bij 8-10 waarnemingen. Ontbrekende waarnemingen worden automatisch geschat. Extra verklarende variabelen kunnen aan het model worden toegevoegd. Dit vergroot de kennis over het proces in het verbetert de voorspellingen. Daarbij geeft NPBats automatisch de betrouwbaarheid van de voorspellingen aan. Hierdoor wordt duidelijk of een trend significant stijgt of daalt. NPBats is ontwikkeld door het RIVM in het statistische softwarepakket S-PLUS, heeft een gemakkelijke bediening en een uitvoerige helpfunctionaliteit. NPBats is binnen het RIVM beschikbaar via de S-PLUS gebruikersgroep en is voor overige belangstellenden op aanvraag te verkrijgen.