Categories: FAQ

Как определить среднюю глобальную температуру? Что статистика требует и позволяет

Лишь немногие специалисты правильно применять сложные правила статистики в этой области. часто цитируются предложения, как: с тех пор стали широко распространены в средствах массовой информации со ссылкой на исследования, которые считают, чтобы получить через корреляции и статистические данные о новых открытиях «Новое исследование, проведенное институтом климата XfürU в Потсдаме показывает, что большинство мышей в церквях благодаря изменения климата постоянно бедные «, с другой стороны, считает, что все другие читатели знают о со статистикой и быть в состоянии сделать основные уроки. Так и в науке о климате, в котором используются очень полезные статистические данные инструмента для многих рифм, а также абсурдно. Наш автор:
Его вывод: «нормально распределенных значения глобального среднемесячного дает анализ дисперсии, которые не могут быть обнаружены никаких существенных различий между арифметическим среднегодовым.» … и.. «Индикацией глобальной средней температуры и изменение глобального средней аномалией (например. на 2 ° C в течение определенного времени), следовательно, в соответствии со статистическими закономерностями, чтобы рассмотреть, не давая доверительные интервалы, как бессмысленные. «Читайте сам.

Если графически отображены сроки глобальных температур, например. B. из NASA Goddard Института космических исследований (GISS), как правило, показаны температурные аномалии. (Рис. 1 противоположность) Это г. Б. к годовым средним значениям, которые в свою очередь, основаны на среднем значении в течение определенного интервала времени, например. Б. 1961 — 1990. Надо иметь в виду, что это для средних значений являются оценками, которые в конечном счете, основанные на достаточно представительной выборки отдельных измерений.

Допустимые методы усреднения, учитывающие ошибки оценки от измеренных данных до глобальной среднегодовой температуры, должны быть описаны ниже. Исходя из этого, средние значения для значительных перепадов температуры анализируются на предмет значительных различий.

В мире насчитывается около 39 000 метеорологических станций, которые помимо регистрации других метеорологических данных измеряют температуру воздуха на уровне земли (2 м). Как показано на Рис. 2 , эти станции не распределены равномерно по поверхности земли (маркеры в морях относятся к островам).

От 1000 до 3000 из них являются з. Различные весовые коэффициенты используются для расчета глобальных температурных рядов различных учреждений. Температура воздуха на уровне земли также регистрируется с помощью спутника ( TIROS-N ) и может, помимо прочего, отображаться в виде глобальных распределений.

Таким образом, из НОАА ( N АЦИОНАЛЬНЫЙ О ceanic и tmospheric Т О, США) г. Например, на 2 марта 2012 года опубликуйте следующие «снимки» ( Рисунок 3 ):

Охарактеризовать огромную географическую изменчивость температуры земли на уровне земли одним способом представляется весьма амбициозным. Постоянные ежедневные и сезонные изменения температуры делают этот проект еще более сложным.

Глядя на одну станцию ​​сейчас. Обычно требуемые условия для измерения температуры на уровне земли требуют, чтобы калиброванный термометр был помещен в коробку, называемую «Английская хижина», в двух метрах над землей ( Рисунок 4 ).

Жалюзи с белой краской и вентиляционные жалюзи предназначены для того, чтобы температура воздуха могла быть измерена без помех (в балансе с окружающей средой). Ежедневные средства производятся по всему миру различными способами.

В Германии традиционно рассчитывается среднее арифметическое значений температур 7, 14 и 21 ч, при этом значение 21 ч взвешивается дважды.

После преобразования в электронный сбор данных другое усреднение является обычным явлением.

Среднесуточная в любом случае, если Оценка , которая считается связыванием, без каких — либо возможных источников ошибок станции (ошибки чтения, установка и покраска «английского коттеджа», воздействуя на окружающую среду местных источников тепла), подлежащие рассмотрению.

На рис. 5 приведены среднесуточные значения станции Брауншвейг-Фёлькенроде Немецкой службы погоды (DWD) за февраль 2011 года. Если из этого следует рассчитать среднемесячное значение, то со статистической точки зрения необходимо сначала изучить, какое усреднение разрешено для этой группы Населения , как называется такой набор значений. Среднее арифметическое , то есть делится на их количество суммы всех значений, только полезно (разрешено) , если они подлежат распределению определены. Для этого среднесуточные температуры делятся на классы размеров и отображаются в виде Гистограммы :

Если области классов почти заполняют область под кривой, которая соответствует нормальному распределению Гаусса, популяцию можно считать нормально распределенной (Рис.6). Это определяется процедурами статистических испытаний, которые обычно находятся в начале статистической оценки в науке. Поэтому для показанных среднесуточных значений формирование среднего арифметического допустимо. Если бы тест отклонял присутствие нормально распределенной популяции, медиана, используемая для описания среднемесячной температуры, была бы разумной (разрешенной) и лучше представляла бы среднемесячное значение. Из возрастающих одиночных значений выбирается значение на половине числа, которое называется медианой.

Это как раз тот случай, когда температура октября 2011 года.

На Рис. 7 распределения отдельных Значений показаны черными точками в виде так называемых Графиков дрожания . Февральские значения разбросаны симметрично вокруг Среднего арифметического, нарисованного Синим , а октябрьские значения асимметричны с тенденцией к более высоким температурам вокруг Среднего арифметического .

От этого Медиана значительно отклоняется, так как основана на расположении большинства индивидуальных значений. Прямоугольники выше и ниже медианы представляют ситуацию 25% индивидуальных значений ( 25% квантилей ) и сильно отличаются в октябре 2011 года, хотя в феврале они почти одинакового размера. Кроме того, значения Медианы и Среднего арифметического почти идентичны. Это относится к нормально распределенным группам населения, которые также можно использовать для расчета дисперсионных характеристик.

Эти Красные нарисованные доверительные пределы ( Доверительные интервалы ) указывают, что истинное среднее значение с учетом распределения отдельных значений с вероятностью 95% ( 95% доверительный уровень ) в этом диапазоне.

Поскольку каждое усреднение представляет собой оценку, на него наносится мера рассеяния, зависящая от числа отдельных значений и их распределения ( Совокупность в целом).

Это позволяет применение Критериев значимости , с помощью которых, например, для заданного Уровня доверия может быть принято ли средние значения Существенно отличаются друг от друга. Для Нормально распределенных групп населения используются другие тесты ( Дисперсионный анализ ), чем для любых ( Непараметрических ) распределений, например. Б. Тест Крускала-Уоллиса .

Для сравнения Средних значений температуры в Феврале 2001–2011 гг. Станции DWD в Брауншвейге ( Рис. 8 ) можно сравнить Среднее арифметическое среднесуточных значений, поскольку для каждого года существует Нормальное распределение . Полученный в результате дисперсионный анализ показывает, что средние Значения в Целом отличаются на Уровне достоверности 95% .

Для Средних годовых значений для формирования, вы можете увидеть Среднесуточный заряд или сразу после образования , ежемесячные агенты используют это для усреднения.

Что касается DWD станции Брауншвейге, в Ежегодных распределения ежедневных средств , которые Не соответствуют обычным критериям , которые должны Медианы используются ( Рис. 9 ).

Для того, чтобы решить, что ли Год медианы значительно отличаются друг от друга, что Тест Крускала-Уоллиса применяется, в котором делается вывод, что в Целом нет Существенной разницы между ними не существует.

На практике, однако, Среднегодовые значения рассчитываются Из среднемесячных значений, при этом просто предполагается, что дневные значения месяцев Обычно распределяются . Это также в основном верно, поскольку средние значения, даже если они состоят из Ненормальных групп населения , имеют тенденцию принимать Нормальное распределение .

Streungsmaße среднемесячный не будет отражено в публичных отчетах, но что из — за Ошибки правила распространения по Гаусс требуется.

Таким образом, только такие параметры рассеяния, которые являются результатом формирования среднегодовых значений из опубликованных месячных значений, доступны для тестов значимости.

В расчете Конф.

На следующем этапе средние площади формируются из месячных средних значений отдельных станций. Немецкая метеослужба считает z. В настоящее время 264 станции, которые используются для расчета средней температуры, актуальны для Германии. Месячные значения обычно распределяются таким образом, чтобы среднегодовые значения могли быть представлены средним арифметическим и их доверительными интервалами. Дисперсионный анализ не имеет каких — либо существенных различий между средними ежегодно с 1960 г. ( рис. 11 ).

Тем не менее, эта тенденция может быть вычислена, определяется наклоном 0,03 ± 0,006 ° C / год линии регрессии характеризуется, для тех, с коэффициентом определения из R 2 = 0,33 существует значительная неопределенность.

По данным Глобальной исторической климатологической сети (GHCN), которая собирает температуры станций по всему миру, в 2011 году глобальная средняя температура земли была учтена для 2644 станций. Количество и распределение можно найти в таблице 1. Как уже показано на карте выше, станции не распределены равномерно по территории.

Температурно-временные ряды по сути создаются и публикуются 3 учреждениями с различным весом значений.

Laure M. Montandon et al. В таблице приведены различные соображения о страновых станциях GHCN, дифференцированных по типам поверхности ( Таблица 2 ). Поразительны высокие пропорции городских станций.

Недавние пересмотры временного ряда приблизили результаты к близкому приближению. Это также относится к двум сериям, в которых оцениваются измерения спутника TIROS-N.

Эти данные основаны на отражении излучаемых микроволновых сигналов и дают относительные значения, которые необходимо калибровать с использованием наземных оценок, чтобы преобразовать их в показания температуры.

На рисунке 12 показан временной ряд глобальных среднемесячных температур, предоставленных NCDC (Национальный центр климатических данных). Следует отметить, что никакие меры рассеяния не сообщаются и поэтому не показаны.

Линия регрессии имеет наклон 0,022 с конф>

На рис. 13 , которые являются температурные аномалии относительно базисного периода 1960-1990 видеть.

Здесь также меры дисперсии, результат вычитания средних значений отсутствующих ссылок в середине месяца средств из соответствующих среднемесячных для закона распространения ошибок быть весьма значительными.

Поскольку они не учитываются, т. Е. Имеется меньше информации о начальных данных для дальнейших вычислений, R2 = 0,5 дает только на вид большую степень определенности для линии регрессии.

Его наклон, равный 0,022 ± 0,001, также отличается только на кажущийся коэффициент уменьшения доверительного интервала в 10 раз по сравнению с приведенным выше.

Поскольку поверхность Земли состоит только из примерно трети (29%) суши, слишком большой из дюжины (71%), но океанов, имеет смысл включить их температуры для расчета глобальной средней температуры. Ранее пробу воды отбирали с помощью ведра (Pütz или ведро) и в нем измеряли температуру воды. Их глубина должна быть 1 м. Но это редко сохранялось по практическим причинам. Можно предположить, что в зависимости от скорости судна и от заботливости ответственного лица оно составляло от нескольких сантиметров до максимума от 1 до 1,5 м. Сегодня температура воды на входе судов для охлаждения определяется на глубине от 3 до 15 метров. Стационарные буи измеряют температуру воды на глубине 2 м (согласно М. Лимбургу).

Температура воды, полученная таким образом, как SST ( S еа S urface T emperatures), соответственно.

В. Рис 14 являются NCDC временные ряды для SST среднемесячные температуры и аномалии отображенные:

Наклоны линии регрессии составляют почти> 0,009 ± 0,001 и 0,01 ± 0,0002.

Комбинация температуры поверхности суши и океана показана на рисунке 15 :

Наклоны линии регрессии также практически одинаковы: 0,013 ± 0,004 и 0,013 ± 0,0004 соответственно. Коэффициент детерминации составляет R2 = 0.7 для средних аномалий больше средней температуры с R2 = 0,02 .

Хотя следует отметить, что наклон стоимости земли вокруг вдвое выше, чем для SST и страны + SST ценности, но всегда следует помнить о том, что коэффициенты детерминации достаточно низки, и для аномалий из — за не считаются распространением ошибки только увеличился появляется,

Если среднегодовое значение рассчитывается на основе среднемесячных значений, а интервалы значимости рассчитываются и отображаются, то для Рис. 16 для температур суши NCDC.

Для нормально распределенных значений глобального месячного среднего значения дисперсионный анализ показывает, что между арифметическим средним годовым значением значительных различий нет.

Здесь становится ясно, что при обычном представлении температурных рядов в виде аномалий без указания параметров рассеяния важная информация исключается и, таким образом, появляется небезопасное предположение о разнице температур и тенденциях.

Поэтому указание глобальной средней температуры или изменение глобальной средней аномалии ( например, на 2 ° C по сравнению с определенным моментом времени ) следует рассматривать как бессмысленные, с учетом статистических законов и без указания каких-либо интервалов между интервалами.

Автор: PD Dr. доктор искусствоведения, профессор Экхард Шульце

На вкладку 1 http://fzuber. bplaced. net/NOAA-GHCN-Stations-E. pdf

К табл. 2 Laure M. Montandon et al . Взаимодействия с Землей Том 15 (2011) Документ №. 6

На рис.1 http://cdiac. ornl. gov/trends/temp/hansen/graphics/gl_land. gif

На рис.2 http://data. giss. nasa. gov/gistemp/station_data/

На рис.3 http://www. osdpd. noaa. gov/ml/mspps/surftprd. html

На рис.4 http://imk-msa. fzk. de/Wettervorhersage/images/Huette. jpg

На Рис. 5–10 avacon. com/cms/ContentFiles/Internet/Downloads/Netze_SN_unterbrVerbrauchsein_Tagesmitteltemp_2012.xls

На рис.11 http://www. dwd. de/bvbw/generator/DWDWWW/Content/Offentlichkeit/KU/KU2/KU21/klimadaten/german/download__gebietsmittel__temp, template>

На фиг.12 у. 13 http://junksciencearchive. com/MSU_Temps/NCDCabsLand. csv или http://junksciencearchive. com/MSU_Temps/NCDCanomLand. csv

На рис. 14 и http://junksciencearchive. com/MSU_Temps/NCDCabsOcean. csv или http://junksciencearchive. com/MSU_Temps/NCDCanomOcean. csv

На рис.15 а у. b http://junksciencearchive. com/MSU_Temps/NCDCabs. csv или http://junksciencearchive. com/MSU Temps / NCDCanom. csv

Весь текст можно скачать в формате PDF в приложении.

Связанные файлы

67 комментариев

Уважаемый господин Шульце,

Использовали ли вы последние несколько дней, чтобы понять, почему дисперсия среднегодового значения данного года не
Рассчитывается по измерениям этого года? Разумеется, рассеяние характеризует только статистика среднегодовых значений, которая
Охватывает несколько лет, разброс данных для расчета единого значения не имеет значения!

Только потому, что дисперсия важна, вы также должны знать их. Но рассчитывать неправильно, это не решение?

Г-н Шульце исходит из неправильного представления о том, что среднегодовое значение представляет собой ожидаемое значение для каждого месяца года. Но только потому, что ожидаемые значения для нормальных распределений равны среднему арифметическому, и это будет та же формула, что и для сезона, если температуры обычно распределялись в течение года, то среднегодовое значение НЕ является ожидаемым значением. Среднегодовое значение характеризует только год как наименьший класс, но не подклассы, такие как месяцы или дни.

Вы можете сделать это более понятным (если вы открыты для правильного объяснения), если вы однажды этот аналог 1: 1 (передача очевидна) уточняет:

Измеряют длину L последовательными различными более короткими измерительными стержнями с длиной Xi различной точности. Какова точность измерения длины?

Определяя величину Y = длину / количество шкал, эта величина Y точно соответствует среднегодовому значению.

Ясно, что точность L (или Y) НЕ должна рассчитываться как SD = корень (1 / (N-1) сумма Xi ^ 2) дробных значений Xi!

# 64: «Это еще один тонкий намек на поддержку доктора Инг. Защитите,
Что определение «глобальной средней температуры» без указания доверительных интервалов не имеет смысла ».

Идеальное согласие с последним утверждением. Насколько я вижу, соответствующие доверительные интервалы приведены в специализированных публикациях по глобальным температурам.

Кстати, мистер Пол, если вы хотите кого-то поддержать, то вам следует хотя бы правильно написать его фамилию. В качестве меры предосторожности я извинился перед автором за неправильную запись его имени в первом посте.

# 62: NicoBaecker не так,
Точно климатически важно, насколько велико рассеяние, поэтому максимальное и минимальное значение температуры.
Континентальный климат с экстремальными колебаниями может иметь такое же среднегодовое значение, что и морской климат с низкими колебаниями.
То же самое верно для дневных и ночных различий. Они могут быть очень низкими (экватор) и очень большими (Сахара).

Это еще один тонкий намек на поддержку доктора Ing. Защищать,
Что определение «глобальной средней температуры» без указания доверительных интервалов не имеет смысла.

Уважаемый господин Шульце,

Выше я попросил его проверить, как проверить SEM годового среднего значения на основе данных. Почему ты не делаешь это?

Уважаемый господин Шульце, № 61

«В противном случае, обсуждение с вами слишком тонко»

Это не тонкий, но ключевой момент!
Пожалуйста, дайте мне аргумент относительно того, почему мой вывод из # 57, где я применяю ваши уравнения для вычисления SEMref (там правильно) к SEM среднегодового значения для n = 1, не будет правильным. Базисный период n = 30 лет, один год n = 1. Это вполне понятно!

Я всегда возвращаюсь к одному и тому же и говорю вам в самом начале: вы вычисляете SEM среднегодового значения FALSE! Среднегодовое значение года X — это просто точка измерения (или поезд из шара для лотереи), и разброса нет, поясните!

Имеет смысл только вопрос о том, как распределить годовые средства (т. е. несколько лет друг на друга). Это показано, например, вашим расчетом SEMref. Если вы предполагаете, что один и тот же климат преобладает каждые 30 лет учетного периода, то существует 30 «поездов на лото», и это позволяет количественно определить среднее климатическое значение и его дисперсию. Но разброс единственного среднегодового значения не рассчитывается из разброса 12 месячных фондов, как вы его даете, потому что они не из одного и того же «шара для лотереи», потому что, конечно, существует 12 разных месяцев?

# 54
Уважаемый мистер Бейкер.
Вы пишете. «Тогда я спросил в № 50:
« Если я твой исповедник

К сожалению, вы этого еще не получили. Вы можете это подтвердить?

Я могу подтвердить, что я не ответил и не буду продолжать, поскольку я написал все об этом в # 47. Если вы примените это к конкретному числовому примеру, я уже верю, что вы правильно его реализовали.
В противном случае, обсуждение с вами слишком тонко, и я тем временем делюсь с доктором У Пола (№ 59) создается впечатление, что ты хочешь высмеивать меня. Ваше предложение «У одного годового среднего значения нет стандартного отклонения, поскольку есть только одно значение». То, что вы прямо подтвердили, заставляет меня усомниться в серьезности ваших комментариев (ver).

Уважаемый доктор Экхард Шульце,

Намек на то, чтобы перейти к конкретным данным о температуре было очень

Хорошо. У меня действительно есть немного времени в данных и формулах

Инвестирует и должен пересмотреть некоторые из моих предыдущих заявлений. Я

Я намеренно попробовал результаты двумя разными способами

Чтобы обеспечить больший контроль в сопоставимости

Получить. Раз я могу строго следовать формуле

Ошибка распространения исчезла. В качестве второго способа я выбрал более интуитивный подход.

Во-первых, для распространения ошибок. Вообще один идет от одного

Многомерная функция y = f (x1, x2, …). Целевой размер у обосновывается

Соответственно состоит из различных суб-величин XI. Если сигма

(у) разброс — это целевой размер, то есть

Где часть (f) / часть (xi) для частной производной функции f в

Переменная xi стоит.

Если среднегодовое значение j = (m1 + m2 + … + m12) / 12, то

Для отчетного периода 1961-1990 гг. Получается стандартная ошибка (дисперсия) одного (!) Среднегодового значения 0,5168 ° C.

Альтернативный способ получить это значение — использовать

Формулы a ^ 2 * сигма (x) = сигма (a * x) и сигма (y) ^ 2 = сигма (x1) ^ 2 + сигма (x2) ^ 2

Как сложение дисперсий, если y = x1 + x2.

Тогда результаты из среднегодовой формулы также

Теперь вопрос был также, как это с температурными аномалиями

Ведет себя. Это требует дисперсии среднего за 30 лет. когда

Спред для среднегодового значения составляет 0,5168 ° C, тогда сигма (j30) = 0,5168 ° C / sqrt (30) = 0,0944 ° C

Вычитая j и j30, складываются дисперсии.

Сигма (j-j30) = sqrt (0,5168 ° C ^ 2 + 0,0944 ° C ^ 2) = 0,5254 ° C

Для доверительного интервала 95% это означает диапазон +/-

1,96 * 0,5254 ° C = +/- 1,0297 ° CDh фактическая аномалия температуры

Находится в интервале около 2 ° С с вероятностью 95%.

С этим фактором неопределенности уже можно задать вопрос

Вы даже можете распознать реальный тренд или, если наблюдаемый тренд даже реален. По крайней мере, два пункта здесь

Важно. Во-первых, применение формулы распространения ошибок только делает

Тогда действительно смысл, если система измерения для наблюдаемых ошибок

Несет ответственность. Например, стандартные отклонения для

12 разных месяцев между 0,9 и 3,0 ° С Причина лежит однако

Не только в измерительной системе. Даже если у вас есть самый совершенный термометр

Собственный, так что вся германия полностью вымощена и каждый

Вторые меры и средние, рассеиватели будут

Среднемесячные значения все еще в этом порядке. Лежит

Просто погода, температура кукурузы на несколько градусов выше или ниже

Чем в прошлом году. Таким образом, распространение ошибки не может действительно сказать нам, как далеко наше рассчитанное среднегодовое значение

Фактическое значение удаляется. Обычно получают допуск на измерение

Слишком большая ставка

Тем не менее, даже если у вас много шума на ваших данных и

Слабый сигнал, это восходящая тенденция, вы можете на

Достаточно большой интервал времени для обнаружения сигнала. Вы можете пойти

Сделайте следующий эксперимент. Предположим, у вас есть 100-летний временной ряд

И каждый год температура будет повышаться на 0,01 ° C. В то же время каждый год возникает гауссовский шум сигма = 0,5 ° C, насколько будет колебаться измеренный наклон (который определяется линией регрессии)? Теперь я был слишком ленив, чтобы выяснить это вручную, хотя это, конечно, было бы дороже. Если это должно идти быстро, это также делает симуляцию Монте-Карло. После 10000 прогонов 95% всех градиентов были между 0,0066 ° С и 0,0133 ° С в год. То есть при 100-летней тенденции можно было бы хорошо увидеть повышение температуры, несмотря на шум. Принимая во внимание только 30-летний временной ряд, уклоны между -0,0107 ° C и 0,0305 ° C. Поскольку было бы возможно только в нескольких случаях обнаружить тенденцию вне всякого сомнения. Тем не менее, шум измерения 0, 5 ° С при большом количестве усредненных измерительных станций довольно велико. В конечном итоге, эти примеры приведены только для иллюстрации.

@NicoBaecker, № 57: «Согласно учебникам статистики, тогда дисперсия Y (среднее значение года) (см. № 45):

V_Y = (1/12) ^ 2 (VJan + … VDez)

Таким образом, SD (= stdv) года означает Y

SD = root (V_Y) = 1/12 * root (VJan + … VDez) Или 1/12 root (SDJan ^ 2 + … + SDDez ^ 2) "

Я думаю, что это было камнем преткновения в расчетах. Вместо подсчета 1/12 было взято 1 / sqrt (12). Эта ошибка может произойти, потому что вы можете быстро запутаться со всеми стандартными отклонениями, отклонениями и квадратами. Эта ошибка произошла со мной при изменении уравнений вручную хотя бы один раз, но, к счастью, вы можете проводить контрольные расчеты. : o) В принципе, наши объяснения, другими словами, совпадают во многих вещах.

«Я предполагаю, что вы рассчитали стандартное отклонение года из 12 месячных
Аномалий, используя формулу stdv = sqrt (сумма (Xi-Xmean) ^ 2) / n-1), где n = 12, Xi — месячные аномалии, а Xmean — год аномалия. Верно? Это было бы так же, как указано выше, и часто неправильно ".

Я так думаю, что г-н Шульце правильно установил формулы принципа, и только один раз 1 / sqrt (12) вместо 1/12 использовал как фактор. Но сейчас я слишком устал, чтобы переписать все это.

Guts Nächtle
S. Hader

# 58: NicoBaecker Ты вдруг стал глупым
Или хочешь посмеяться над герром Шульце?

Каждый эталонный интервал имеет одно стандартное отклонение, которого должно быть достаточно.

К сожалению, у нас есть не только одна глобальная температура,
Но как минимум 6

Температуры UAH
RSS Температура
HadCRUT3 Температуры
NCDC Температуры
GISS Температуры
Температура АМНУ

Итак, мы живем, так сказать, на 6 разных землях,

Мы даже не приняли во внимание островной эффект, о
Котором мой сад, например, увеличение воздушного движения в аэропорту Франкфурта, DWD всегда говорит нам как о катастрофической погоде.

Так что вы имеете в виду Baecker,
Как все это влияет на стандартное отклонение?

Я просто должен задать этот невероятно сложный вопрос, который, конечно, немного отстает от педагогических упрощений, которые вы всегда сетуете:

Если стандартное отклонение, то

Между тем, как статистик, г-н Шульце может немного поправиться,
Беккер не найдет ответ так быстро,
Действительно, может быть, немного несправедливо,
Так далеко от педагогического упрощения.

Уважаемый господин Шульце, № 54

Не могли бы вы также сказать мне, правильно ли я интерпретировал ваши формулы в # 54 и что это на самом деле ошибка в вашей записи (SEM не равно SEM с вами).

Тогда я спросил в № 50:
«Если я твой исповедник».

К сожалению, вы этого еще не получили. Вы можете это подтвердить?

Уважаемый г-н Шульце, № 56

«Таким образом, среднегодовое значение представляет собой распределение 12 месячных значений и, следовательно, имеет среднеквадратичное отклонение / стандартное отклонение (12)»

Это просто неправильно! Среднее значение Y года НЕ представляет распределение среднемесячного значения (и годовой аномалии, ни месячных аномалий того же года), но приводит к получению случайной переменной в соответствии с уравнением в # 43

Y = 1/12 (X1 + … + X12)

Xi — среднемесячное значение года, о котором идет речь (1 = январь, … 12 = декабрь).

Когда все связано с аномалиями, становится понятнее. Тогда в идеале X1, …, X12 — некоррелированные случайные величины ожидаемого нулевого значения с дисперсиями V1 … V12.

Согласно учебникам статистики, тогда дисперсия Y (среднегодовое значение) (см. № 45):

V_Y = (1/12) ^ 2 (VJan + … VDez)

Таким образом, SD (= stdv) года означает Y

SD = root (V_Y) = 1/12 * root (VJan + … VDez) Или 1/12 root (SDJan ^ 2 + … + SDDez ^ 2)

Если все месяцы имеют примерно одинаковое стандартное отклонение SDm, то среднегодовое значение составляет:
SD = 1/12 корень (12 * SDm ^ 2) = SDm / корень (12)

Таким образом, расчет для определения доверительных интервалов среднегодового значения определенного года (или базисного периода) сводится к вычислению SD отдельных месяцев года (или базисного периода)!

И это не было моей небрежной ошибкой, потому что SD, например, месяц январь, SDJan, не может быть указан для определенного года, год имеет только один январь, и для январских значений есть только одно значение. Таким образом, в среднем за год не существует SD!
Он отличается для отчетного периода (или другого периода). Поскольку SDJan =
= stdvJan = sqrt (сумма (XJan_i — XJan среднее) ^ 2) / n-1), XJan среднее = сумма (XJan_i) / n с i = 1 до n, где n — количество лет в Базисным периодом является (это ваша формула из № 52)!

Как вы можете легко видеть, эта формула неприменима, если n = 1, поэтому период составляет всего 1 год, и поэтому стандартное отклонение среднегодового значения за один год отсутствует!

Я предполагаю, что вы теперь рассчитали стандартное отклонение года из 12 месячных
Аномалий, используя формулу stdv = sqrt (sum (Xi-Xmean) ^ 2) / n-1), где n = 12, Xi — месячные аномалии, а Xmean — годовые аномалии. , Верно? Это было бы как выше и часто неправильно.

Уважаемый господин Бекер,
Вы уже писали в № 48: « Одно среднегодовое значение не имеет стандартного отклонения, поскольку существует только одно значение».
Я не мог поверить в это утверждение и предположил, что вы допустили неосторожную ошибку.

В # 54 вы повторяете это утверждение, так что я снова повторяю то, что подробно объяснил в своей статье.

Среднегодовое значение для данного года представляет собой среднемесячные или среднемесячные аномалии DWD в этом году, так как вы можете сразу же пересчитать, если попытались загрузить электронную таблицу EXCEL
Http://tinyurl. com/7jrduqg
, как я это сделал Вы уже рекомендовали несколько раз.
Среднегодовое значение, таким образом, представляет собой распределение 12 месячных значений и, таким образом, имеет среднеквадратичное отклонение / стандартное отклонение (12).

То, что я явно не обсуждал в своей статье, — это расчет распространения ошибок, который я описал в # 47. Как и в случае с г-ном Хадером, у меня также сложилось впечатление, исходя из вашего комментария № 50, что вы восстановили счет:
Для каждого месяца среднее значение с ассоциированным SD (= stdv) формируется в течение референтного интервала (n = 30), что приводит к SEM для каждого месяца, который я назвал SEMmon в # 47. Исходя из этого, согласно правилам распространения ошибок, SEM формируется для всех 12 месячных значений эталонного интервала, который я назвал SEMref. SEM для отдельных лет (например, 2010), который я бы назвал соответствующим SEM2010 и который меняется из года в год, присваивается SEMref, который остается постоянным, пока я не выберу другой ссылочный интервал.

Уважаемый г-н Хадер,
Определения применяются в первую очередь в целом. На основе расчета среднемесячных аномалий среднемесячные температуры усредняются по контрольному интервалу для каждого месяца отдельно. Конечно, одно из стандартных отклонений принадлежит каждому из этих 12 эталонных значений.
Пожалуйста, сделайте себе и мне одолжение и посмотрите на сбор данных DWD (в формате EXCEL), в котором перечислены эти значения для различных эталонных интервалов:
Http://tinyurl. com/7jrduqg

Дальнейшая процедура, которую я объяснил в № 47, и из-за вашего комментария № 49 у меня сложилось впечатление, что вы поняли это

Уважаемый г-н Шульце, № 52

Xmean = сумма (Xi) / n с i = 1 до n

То есть для интервала с 1961 по 1990 n = 30 "

Но это будет формула для вычисления SEMref (обозначение после # 47)

Однако теперь вы вводите SEM для отдельных годовых значений, например, 2010. Какие данные вы используете для этого расчета, поскольку n = 1 вместо 30?

В # 47 вы указываете SD / sqrt (12) = SEM, то есть n = 12, и вычисляете SD из среднемесячного значения. Таким образом, вы сделали что-то не так или не согласны в своих обозначениях.

Итак, еще раз для окончательного разъяснения:

Какие данные (и как рассчитывается SD по ним) используются конкретно для вашей SEM [(SD / sqrt (12) = SEM]) среднегодового значения года, а для SEMref — среднегодового значения за 30 лет (например, 1961-1990)?

Уважаемый д-р Экхард Шульце, извините, если я еще раз попрошу, но чтобы понять № 52, нужно также знать, что означает Си. Это все месячные значения за отчетный период 1961-1990 гг? Или это месячные значения с разбивкой по конкретным месяцам, кроме января, февраля и т. Д.? Если последнее верно, у вас будет 12 разных стандартных и 12 разных сем. Как они суммируются?

На # 49 и # 50
Г-н Бекер спрашивает, как я рассчитал SD, г-н Хадер хочет знать, как я рассчитал SEM.
Ответ: с EXCEL.

SD рассчитывается с использованием команды stdv, которая имеет следующий алгоритм:

Xmean = сумма (Xi) / n с i = 1 до n

То есть для интервала с 1961 по 1990 год n = 30, а не как я написал 29. Извините, у меня все еще были степени свободы в моей голове. Но я рассчитал на 30.

Интересный вклад (хотя уже немного старше, но не потерял своей значимости): http://tinyurl. com/43wd5vu

Уважаемый господин Шульце, № 47

Их 95% доверительные интервалы среднегодового значения, рассчитанного по месячным аномалиям, показали около плюс минус 2 градуса C. Их уравнения в # 47

Являются правильными, и уравнение SEM для некоррелированного среднемесячного значения равно Gln. Мистер Хадер и я в # 45.

Также Гл.
SEMref = sqrt (SEMjan * SEMjan + ………… + SEMdez * SEMdez) / sqrt (12)
И, следовательно, общий результат:
SEMges = sqrt (SEM * SEM + SEMref * SEMref)
Верны, если можно предположить некорреляцию.

Если я сейчас твой Conf>

Так можете ли вы объяснить, как вы пришли к SD?

Уважаемый доктор Экхард Шульце,

Хорошо, что ты снова зашел. То, что вы пишете, принесло некоторую ясность (по крайней мере, на моей стороне):

«Даже если вы и г-н Хардер утверждаете, что требования законов распространения ошибок Гаусса не выполняются, остается фактом, что при усреднении среднемесячного значения по эталонному интервалу ошибки возникают для среднего значения».

В этом пункте я должен исправить вас. Я не говорю, что вы не можете применять закон, но вы должны использовать правильные стандартные отклонения.

«В сборе данных DWD также указывается SD эталонных среднемесячных значений для разных интервалов.

Если из этого сделать SEM (SEMmon) для каждого месяца (например, SDmon / sqrt (29) для эталонного интервала 1961-1990 гг.) И из них посредством распространения ошибок SEM для эталонного интервала (ref SEM), он получает дополнительный Ошибка, которая добавляется к SEM, которая возникает при расчете среднегодовых аномалий.

Это приводит к общей ошибке (SEMges) для среднегодовых аномалий от среднемесячных аномалий до:
SEMges = sqrt (SEM * SEM + SEMref * SEMref) "

Ладно, давай попробуем разобрать это снова, потому что это действительно интересно. Вы хотите определить доверительный интервал температурных аномалий. Для самой аномалии рассчитывается среднегодовое значение определенного года за вычетом среднегодового значения за отчетный период 1961-1990 гг. В вычитании складываются дисперсии двух переменных. Это приводит как описано выше:

Выше указано, как добраться до SEMref.

Я тоже полностью с тобой. Для каждого месяца вы должны индивидуально рассчитать свою собственную SEM. Выше описано, как получить ежемесячное значение SEM.

На самом деле, это должно быть sqrt (30), потому что учетный период содержит 30 отдельных лет, а не 29, но это сейчас не критично. Гораздо важнее, как добраться до SDmon, поэтому стандартное отклонение каждого месяца. Вы можете взять отчетный период и рассчитать, насколько каждый месяц колебался в течение 30 лет. Как вы рассчитали значения?

Теперь рассмотрим, как рассчитать SEM в уравнении SEMges. К сожалению, это не ясно из ваших предыдущих утверждений расчета. В принципе я вижу две возможности приблизиться к этому значению. Можно вернуться к пути месячных средств, как указано выше. Для этого нужно будет оценить SDjan, SDfeb и т. Д. Также за отчетный период. Нужно подумать, что является наиболее подходящим. Проблема в том, что, например, чтобы хорошо оценить SDjan, потребуется длительный период времени, который остается климатически стабильным и характерным для конкретного года. Но также возможно просто использовать те же значения SD, что и в период 1961-1990 гг., Если предположить, что они практически не изменились в настоящее время. В результате будет

SEM = sqrt (SDjan * SDjan + ………… + SDdez * SDdez) / sqrt (12).

SEM также значительно больше, чем SEMref, потому что в среднем не было 30 лет.

Но вы также можете пойти по моему мнению, как второй путь в среднем за день. Для каждого отдельного дня необходимо стандартное отклонение, которое будет определяться опытным путем, аналогично месяцам. Тогда получается

Было бы очень интересно услышать от вас, как они конкретно рассчитывают значение SEM.

Для применения закона ошибки Гаусса необходимо упомянуть еще одну вещь. На самом деле, этот закон используется для лучшей оценки влияния различных ошибок измерения. Например, если оценить стандартное отклонение средней температуры 14 мая, то погрешность измерения термометра играет лишь ограниченную роль. Даже если бы термометр измерял безошибочно, стандартное отклонение было бы> 0, потому что каждый год в один и тот же день преобладает немного другая погода. Это означает, что SD (14.May) будет относительно большим, потому что есть постоянные колебания погоды. Таким образом, это сомнительный способ определить погрешности измерений по тому, насколько погода изменилась 14 мая. Используемый термометр вряд ли должен на это влиять. Если еще есть глобальное потепление, тогда SD также увеличивается. Поэтому я предполагаю, что получаются слишком большие полосы ошибок с помощью метода, описанного выше.

Уважаемый господин Шульце,

Однако, как уже было объяснено г-ном Хадером и мной, вы вычисляете стандартную ошибку среднего (SEM) среднегодового значения неправильно, потому что вы НЕ используете стандартное отклонение (SD) среднегодового значения, а (в своем расчете) значение месячного среднего. Единственное среднегодовое значение не имеет стандартного отклонения, поскольку существует только одно значение.

Если вы не верите этому, просто проверьте, как я предположил, ваши доверительные интервалы среднегодового значения, используя данные. При 95% доверительных интервалах 5% должны быть снаружи, при 67% доверительных интервалах только 33% и т. Д.

Я думаю, вы немного запутались, что среднегодовое значение — это сумма (интеграл) дискретных величин, которая затем делится на общее число. Я уже объяснил это в # 45, но подумайте, как определить SD суммы N стохастических величин. Делив эту сумму на N, SD этого среднего также нужно разделить на N. Просто необходимость использовать формулу в # 45 записана в каждой статистической книге.

# 46
Уважаемый мистер Бекер,

Я принял немецкие фонды в том виде, в каком они были опубликованы DWD, без учета дальнейших заблуждений на этом этапе. Если в # 20 г-ну Хардеру я отметил, что они основаны на средних значениях (суточная мвт, месячная мвт) из 264 станций, это остается верным впервые, но я не стал комментировать алгоритм расчета площади. Мое замечание было нацелено на то, что опубликованные месячные средние значения обычно распределяются по Германии, для которой усреднение средних значений и, следовательно, допустимое (значимое) среднее арифметическое (без моего упоминания в этом пункте), конечно, SD (стандартное отклонение) форма.

Диаграммы временных рядов в моей статье, а также диаграмма, которую я отправил вам по электронной почте, содержат в качестве спреда доверительный интервал +/- 95% для среднего значения, которое рассчитывается следующим образом:

SD / sqrt (12) = SEM (стандартная ошибка среднего

Чтобы рассчитать доверительные интервалы, нужно принять распределение студентов по небольшим, нормально распределенным группам населения, таким как среднегодовое или среднегодовое отклонение.
Чтобы рассчитать доверительный интервал для уровня достоверности 95%, SEM умножается на значение t для (n-1) степеней свободы.
В случае среднегодовых значений среднемесячных или месячных аномалий значение t следует использовать для 11 степеней свободы (2.201).

Ошибка для среднегодовых аномалий из среднемесячных аномалий остается недооцененной, поскольку ежемесячные рекламные объявления, конечно, также разбросаны. Я несколько раз отмечал это в своем тексте и предлагал учесть этот факт посредством распространения ошибок. Даже если вы и мистер Хардер утверждаете, что условия законов распространения ошибок Гаусса не выполняются, остается фактом, что при усреднении среднемесячного значения по эталонному интервалу ошибки возникают для среднего значения.
Поэтому при сборе данных DWD также указывается SD эталонных среднемесячных значений для разных интервалов.

Если из этого сделать SEM (SEMmon) для каждого месяца (например, SDmon / sqrt (29) для эталонного интервала 1961-1990 гг.) И из них посредством распространения ошибок SEM для эталонного интервала (ref SEM), он получает дополнительный Ошибка, которая добавляется к SEM, которая возникает при расчете среднегодовых аномалий.

Это приводит к общей ошибке (SEMges) для среднегодовых аномалий от среднемесячных аномалий до:
SEMges = sqrt (SEM * SEM + SEMref * SEMref)
Эти ошибки имеют порядок величины SEM для среднегодовых значений среднемесячных температур, как вы можете рассчитать самостоятельно. Для сравнения вы должны, конечно, релятивизировать последнее, то есть разделить на среднее.

Как я уже сказал, даже если предварительные условия для правил Гаусса могут быть выполнены не полностью, распространение ошибок не следует игнорировать, что в любом случае приводит к увеличению дисперсии!

Уважаемый господин Шульце,

Мой вклад № 45 объясняет в принципе то же самое, что мистер Хадер, уже описанный в № 12. Ваша ошибка, вероятно, в том, что вы не производите деление на корень 12 в SEM. По крайней мере, это будет примерно объяснено тем, как вы рассчитываете слишком большие доверительные интервалы среднегодовой аномалии из среднемесячных аномалий, которые вы даете мне в виде графика с 3 различными эталонными интервалами (1961-1990, 1961-2010, 1981-2010) для эталонных эталонов аномалий. zuschickten.
Не могли бы вы просто опубликовать уравнение, которое лежит в основе вашего расчета доверительных интервалов, тогда вы сразу увидите ошибку?

Еще что-то на поверхности означает Германия DWD. В # 26 они написали,
Что «речь идет об усреднении месячных температур 264 станций DWD, и усреднение по средним значениям имеет тенденцию быть нормальным распределением. "

Однако DWD не определяет германские средства. Проверьте страницы DWD о том, как он это делает. Самым важным, конечно, является эффект высоты, который необходимо сначала рассчитать (так сказать, пространственное Anomaliebildung), а затем составить карту пониженной температуры станции на уровне моря и снова по Gelaendemodell до истинной топографии Германии и затем по сетке (я думаю, что сетка 1 км), чтобы интегрировать Oberflaechempnmittel. ,

Вот решение № 43 (см. Учебники статистики под n-dim случайной величиной)

Дисперсия V1 Y1, конечно, V, но дисперсия Y2 V2 = (1/12) ^ 2 * 12 * V = V / 12. Таким образом, стандартное отклонение (доверительные интервалы) Y2 1 / корень в 12 раз больше, чем Y1. Это связано с тем, что случайные величины Xn в Y2 складываются независимо (некоррелированно) и, таким образом, Y2 колеблется меньше, чем Y1.
Если среднемесячное
Значение последовательных месяцев также не связано, SD среднегодового значения составляет 1 / корень 12 от среднемесячного значения. На практике это похоже на 1: 2 вместо 1: 3,5.

Если случайные величины коррелированы, дисперсия увеличивается слагаемыми с ковариациями. В случае строгой ковариации всех среднемесячных аномалий (коэффициенты корреляции всех комбинаций среднемесячного значения будут
Равны 1), дисперсия среднегодовой аномалии будет равна дисперсии средней аномалии. Вы ошибочно приняли это дело в своем счете.

# 42: «Именно этого не хватает в исследовании AGW: у джентльменов нет ни малейшего сомнения, никогда. Эл Гор так убедительно говорит: «Я приглашаю вас набраться смелости присоединиться к консенсусу». Странное понимание науки!

Я не знал, что Эл Гор — климатолог, мистер Зубер. Поскольку вы сами не работали в науке, вероятно, простительно, что вы не знаете, что там в повседневной работе его тезисы, эксперименты и расчеты неоднократно ставятся под сомнение и обсуждаются с другими коллегами.

Уважаемый господин Шульце,

Рассмотрим снова в целом, какова связь между дисперсиями (и, следовательно, доверительными интервалами) следующих двух случайных величин Y1 и Y2:

Y1 = X1
Y2 = 1/12 (X1 + … + X12)

Если X1, …, X12 — некоррелированные случайные величины с ожидаемым значением ноль и равной дисперсией V.

@ 41 Мистер Рабич "… что в начале любого исследования плодотворное сомнение…"

Именно этого не хватает в исследовании AGW: у джентльменов нет ни малейшего сомнения, никогда. Эл Гор так убедительно говорит: «Я приглашаю вас набраться смелости присоединиться к консенсусу». Странное понимание науки!

Уважаемый г-н Хадер!
Конечно, вы также можете использовать статистику для выбранного ансамбля, но тогда вы должны знать и указывать аномалии местных измерительных станций. Это неотъемлемая часть расследования следов загрязняющих веществ в фабричном наследии.
Фактически, на сегодняшний день я не получил ответа на вопрос о репрезентативности данных о CO2, используемых до сих пор, даже экспертами, назначенными для этой цели. Вы можете убедить себя, если используете базу данных CDIAC.
Модели, когда они представлены, проявляют жуткую тягу, прежде чем их бросают как неудовлетворительные. Стремление к свободе предубеждений — это проверенное искусство, но даже в судебных делах судья часто изо всех сил пытается добиться этого, и в случае крайней необходимости он предлагает урегулирование.
Климатические скептики, к сожалению, часто классифицируются как «люди» из-за скептицизма сообщества, но философы уже знали, что в начале любого исследования плодотворные сомнения есть.

Уважаемый Проф. Крамм,

Я считаю климатическое определение ВМО очень хорошим и принимаю его с самого начала. Однако, как вы должны были заметить, это определение не имеет значения, когда я обсуждаю статистический анализ данных о температуре с г-ном Шульце, потому что, как вы могли прочитать в своей статистической библиотеке, статистические методы не зависят от физического размера. есть и как и где это было измерено, но исключительно политикой самих данных.

# 34: «Автор статьи, которую нужно прокомментировать, интересовался только статистическим анализом и вопросом о том, являются ли средства достаточно значимыми и заслуживающими доверия, но, к сожалению, не вопросом о том, являются ли текущий метод исследования и последующие методы расчета данными, которые можно использовать с научной точки зрения. "

Привет Адальберт Рабич,

Это обычно имеет место в науке, так что можно только приблизиться к общей проблеме по частям. Имеет смысл иметь дело с конкретными, отдельно стоящими подзадачами, как это сделал автор со статистическим анализом температурно-временных рядов.

«С критической точки зрения среднее значение в пределах ограниченного числа измерительных станций сомнительно для ансамбля, потому что локальные отклонения на небольшом расстоянии нам ежедневно показывают».

Чтобы найти среднее значение от разных измерительных станций, я не считаю сомнительным вначале. Важно то, что вы можете оценить, насколько далеко вы находитесь от истинного результата в среднем, инструменты статистики предоставили нам это.

«Еще более печально, если я посмотрю на другую относящуюся к климату дату — выбросы CO2 — независимо от вопроса о« парниковом эффекте »- это правда, что существуют только экстраполяции из данных о производстве из определенных источников. Но гипотеза не проверена на глобальном увеличении CO2 в атмосфере? "

Почему вы думаете, что это не было сделано? Знаете ли вы работы, которые занимаются этим вопросом? Кривая Килинга также широко принята теми, кто не подозревается в поддержке AGW. Это само по себе не является подтверждением этого тезиса, но показывает, что он был по крайней мере критически поставлен под сомнение.

«Но« разумные »никогда не руководствуются желаниями и предполагаемыми тенденциями, что считается недостойным науки».

Я согласен с вами, что в идеальном случае вы должны проводить открытое исследование и не допускать, чтобы на вас влияли ваши собственные пожелания относительно результата. Но теперь я спрашиваю вас: считаете ли вы, что многие так называемые исследования климатических скептиков в своей работе полностью раскрывают результаты по всем направлениям? Или это не тот случай, когда человек изначально убежден в своей идее и сейчас ищет веские аргументы для подтверждения своего собственного тезиса? Я имею в виду, что каждый ученый должен задаться вопросом, не повлияли ли его пожелания на его результаты. Но при чтении на форуме у меня часто складывается впечатление, будто многие климатические скептики не хотят подчиняться этому вопросу и всегда требуют этого только с другой стороны.

# 33: Э. Дюфель Я думаю, что отнюдь не может "все" с ним.
Ваш «метод острого зрения» весьма полезен для простых идей.
Например, чтобы определить, растет ли значение (температура) в настоящее время или падает,
Или есть связь между 2 значениями (температура и CO2) или нет.

Здесь дело только в том, что с «необработанными данными» только с «Erdtemperatus» с «методом острых глаз» тенденция НЕ признается, а «статистика» только с помощью «сглаживания» и «усреднения» и т. Д. Это необработанные данные должны быть «обработаны», пока не станет возможной скромная оценка тренда.

Мне трудно понять, что о таком минимальном увеличении температуры спорят вообще.
Гораздо меньше о статистически ДАЖЕ НЕ ОПРЕДЕЛЕННОМ влиянии СО2 на температуру, несмотря на все хитрости
И коронацию, конечно, особенно на неизвестную долю, которую человек вносит в это.

Очень очень сомнительно!

Если вы не хотите принимать определение ВМО, это ваше пиво, но это не имеет никакого отношения к климату. Проверяемость результатов тогда больше не предоставляется. Затем они сравнивают яблоки с грушами.

То, что климатический период должен включать не менее 30 лет, вполне обосновано. Эти факторы включают квази-случайность возникновения погодных явлений, требования статистики и типичные циклы, которые происходят в системе Земля-Атмосфера из-за астрономических условий.

Похоже, они относятся к числу честных мастеров, которые считают, что им нужно изменить определение метода, потому что они изучили этот метод в какой-то момент. Это не имеет ничего общего с точной наукой, но только с попыткой разрушить ее.

То, что такие люди, как вы, уже сделали, показано на примере так называемого альтернативного уравнения баланса массы, которое было опубликовано в 2003 году Finnigan et al. был опубликован. Хотя это альтернативное уравнение баланса массы, во-первых, несовместимо с принципом сохранения массы и, во-вторых, несовместимо с математическими законами, регулирующими распределение дельты, ученые, скрывающиеся от правосудия, цитировали этот фрагмент 200 раз, причем очень мало цитат, критикующих этот физический и математический лом. С этой работой Финниган и соавт. Докажите, что изменение в выбросах, например, CO2, непосредственно способствует изменению концентрации, что является полной чушью. С этой работой эта группа разрушила микрометеорологию в течение многих десятилетий;

Другой пример описывает процедуру так называемого моделиста климата. Так Хассельманн написал в газете за 2002 год:

«До современного взгляда на климат как на динамическую, а не статическую систему климат определялся в виде средних значений. Это было концептуальным недостатком введения спектрального разрыва между прогнозом погоды и климата ».

Тем временем моделисты климата больше не говорят о «предсказании», потому что ясно, что климат не «предсказуем». Тем не менее, эта пузырящаяся ерунда продолжает проповедоваться климатологами.

Мы прокомментировали это в отчете 3 года назад. Мы написали:

«Это означает, что этот спектральный разрыв между предсказаниями погоды и климата, т. Е. Двумя формами применения атмосферного моделирования, должен использоваться в контексте сети для набора из 20 или несколько больше. Обратите внимание, что на практике мы рады прогнозировать погоду на следующие 5 или 6 дней с достаточной степенью точности. По несовершенным уравнениям баланса, а также по несовершенным начальным и граничным условиям. "

Вы, мистер Беккер, и многие активисты «глобального потепления», похоже, руководствуются научным сектантством, которое, однако, не имеет ничего общего с точной наукой.

Уважаемый господин Шульце,

Я послал вам по электронной почте тест ваших доверительных интервалов среднегодового значения, не считая, что некоторая дисперсия не стохастическая, а сезонная. Пожалуйста, серьезно проверьте временные ряды среднегодового значения (или другой станции) прошлого, если доверительный интервал (вы даете для 95% уровней около 5 или 15 C), значит, среднегодовое значение на 95% уровне около 5 % лет за пределами или для более низкого состояния, например, 80% соответствуют 20% за пределами и т. д.

Швейцарцы снова опередили других. Ниже приведена ссылка на Euro-Climhist (благодаря Euro-Climhist данные о погоде и климате Швейцарии за период с 1550 по 1999 год становятся доступными благодаря удобному поиску).

Автор статьи, которая должна быть прокомментирована, касался только статистического анализа и вопроса о том, являются ли средства достаточно значимыми и заслуживающими доверия, но, к сожалению, не о том, являются ли текущий метод исследования и последующие вычислительные методы научно пригодными с точки зрения данных. Просто обсуждение ВМО и долгосрочной статистики в возрасте 30 лет показывает, что «набор данных» в 30 лет считается оправданным, но запутанность в толкованиях определений не помогает нам в реализации. С критической точки зрения даже среднее значение в пределах ограниченного числа измерительных станций сомнительно для ансамбля, потому что локальные отклонения на небольшом расстоянии нам ежедневно показывают.
Мне даже грустнее, когда я смотрю на другую актуальную для климата дату: выбросы CO2 — независимо от вопроса о «парниковом эффекте» — на самом деле есть только экстраполяции из производственных данных определенных источников. Но гипотеза не проверяется на глобальном увеличении CO2 в атмосфере; Немногие измерительные станции и их не вполне сопоставимые данные принимаются многими как подтверждение (кривая Килинга), вероятно, позитивистами климатической катастрофы. Но «разумные» никогда не руководствуются желаниями и предполагаемыми тенденциями, что в науке считается недостойным.

@Admin # 27
«То, что вы можете делать со статистикой в ​​шумной обстановке, сигнализирует обо всем так.»
Так что вы можете делать практически все что угодно. Вот почему — я думаю — дискуссии о климате также бесконечны.
Между прочим: с методом острого зрения я все еще могу видеть скачок в 2003-2004 гг. Так есть ли сейчас такой скачок температуры каждые 26 лет? Когда следующий прибудет? Никогда, или через 26 или более лет, через 20 лет (из-за большего количества CO2)?

Уважаемый Проф. Крамм,

Это не так уж сложно, когда вы прочитаете это. Я не настаиваю на том, чтобы я использовал иной термин «климат», чем ВМО. Если вы сейчас думаете, что в определении климата ВМО будет прямо указано, что вы можете сравнивать только строки данных как минимум в течение 30 лет и говорить только о статистически значимых различиях между двумя разделенными по времени ансамблями изменений климатических условий, вы будете явно отображать kir где это определило ВМО. Если бы это было так, многие из исследований, проведенных в рамках ВМО, в которых делается вывод о том, что результаты расследования покажут, что климат изменится, были бы немного меньше.

Я уже писал, что считаю термин «изменение климата» проблематичным, если уровень доказательности основан только на одном параметре, и не существует ни одного параметра, измеряющего климат, и нет рецепта, как совокупность метеорологических мер в сочетании количественно оценить климат. Это не существует. Следовательно, физически строгий вывод отсутствует, что можно заключить из проверенного изменения отдельных параметров к изменению климата. И поскольку эта дискуссия устарела и не является тематической на данный момент, я остаюсь там, где был и чем являюсь предметом г-на Шульце, а именно доказательством изменений температуры.
Для того чтобы доказать существенные изменения, вполне достаточно использовать обычные методы статистики, и они не предписывают каких-либо общих правил относительно длины данных, но требуемое количество получается из статистики самого ансамбля.

№ 28: Уважаемый мистер Поф. Герхард Крамм,
Не будь раздражен этим Беккером,
Этот человек верит в хоккейную клюшку и великую Тренберт-Чему, так что это энергия НИЧЕГО.
Он также должен калечить солнечный свет и преобразовывать земное излучение в излучение CO2.
И он верит в этого Раммсдорфа.

№ 27: Питер Дженсен, это статистическое представление математически полностью верно.
Это возможно из-за большого диапазона колебаний в диапазоне градусов и небольшого общего увеличения в диапазоне 1/10 градуса.
Если теперь добавить критику к ошибкам измерения и эффекту теплового острова, вы знаете, что тогда остается.

Однако абсолютной кульминацией аллармизма является утверждение о том, что потепление, которое мы испытывали несколько раз в исторические времена,
Было бы скорее катастрофой, чем полной противоположностью,
Благословением.
Этой зимой, например, были отн. много повреждений от мороза, включая смерть от обморожения.

№ 26: «Суммируя среднедневное значение (среднечасовое значение) месяца в одно значение, то есть представленное в виде среднего значения, информация о распределении резко уменьшается.
Если из этих среднемесячных значений снова сформировать среднегодовое значение, это будет отражено в увеличенной SEM ».

Уважаемый доктор Экхард Шульце,

Независимо от того, рассчитываете ли вы сначала среднемесячное значение по среднему значению дня, а затем используете среднегодовое значение или то же самое, что и дневные значения, для изменения годового значения вряд ли изменится численный результат. Из-за разной продолжительности месяцев в ежегодном взвешивании происходят небольшие изменения, но точность остается практически неизменной. Это также логично, почему точно такой же результат должен иметь высокую неопределенность, а затем небольшую неопределенность?

Если вы хотите применить закон распространения ошибок по Гауссу, тогда возникает вопрос, какие значения ошибок следует использовать для m1, m2, … m12. Если я вас правильно понял, вы хотите использовать стандартное отклонение от суммы всех месячных значений для ошибки. Но это было бы неправильно, потому что m1 не имеет такое же распределение, как m2, и так далее. Необходимо рассчитать эмпирические стандартные отклонения каждого месяца, т. Е. M1, m2 к m12. Тогда можно также рассчитать 12 Einzelumsummenden согласно закону распространения ошибок Гаусса.

Чтобы сократить его до одного предложения, вы устанавливаете слишком высокие значения для средней ошибки среднего значения в месячных значениях и, следовательно, получаете огромные доверительные интервалы.

С тобой всегда смешнее. Видимо, вы не знаете, что одним из моих основных направлений работы является атмосферная турбулентность. Чтобы понять этот феномен потока, необходимы обширные знания статистики. Поэтому я усовершенствовал знания статистики, которые я уже приобрел во время обучения инженерному делу, только во время обучения метеорологии. Классические учебники статистики, написанные на немецком и английском языках, принадлежат моей частной коллекции учебников. Кроме того, есть учебники статистики нашей библиотеки, которая находится всего на один этаж вниз. Ты серьезно веришь, что я должен прибегнуть к тому, что ты где-то здесь написал? Было бы гораздо меньше времени, чтобы открыть один из учебников,

Если вы утверждаете:

«Опять же, 30 лет — это период для определения справочных данных, но не универсальный период, в течение которого обычно должны быть получены данные. Необходимый объем данных и неявно временные интервалы зависят от статистического теста, который проверяет гипотезу. Например, когда я цитирую тренды здесь, я всегда указываю доверительные интервалы, независимо от того, какой длительный интервал. Читатель может лично убедиться, значим ли результат или нет, а для тех, кто не понимает данных, я пишу, какой результат теста значим, а какой нет. Поиск в архиве о моем стиле. Если вам есть на что жаловаться, мы можем обсудить это конкретно по делу ».

Все, что я могу сказать, это то, что вы не знаете, о чем говорите. Термин «долгосрочная статистика», который встречается в определении климата ВМО, требует большого количества времени, поскольку в противном случае число погодных явлений, которые должны рассматриваться как случайные, слишком мало. Вы не хотите понимать, что климатологи, которые понимали немного больше, чем вы когда-либо понимали, рекомендовали 30 лет как достаточно продолжительное время.

Опять же, вы пытаетесь с бессмысленным беспокойством задушить любое фактическое обсуждение в зародыше. Что это должно делать? Вы не можете сосредоточиться на заявлениях других? Очевидно, вы не понимаете, что каждое изменение состояния в системе в основном требует ссылочного состояния. Это никак не связано с климатическими или статистическими методами. В случае с климатом, однако, изменение может быть диагностировано, только если рассматривать два непересекающихся климатических периода. Тем не менее, определение того, что климат, главная роль, независимо от того, какие статистические методы применяются. В остальном яблоки сравнивают с грушами.

В конце концов, вы должны быть обучены тому, как обрабатываются определения в математике. Когда мы говорим о производной функции в анализе, становится ясно, что подразумевается под определением производной. По какому методу тогда в частном случае определяется производная, зависящая от функции. То же самое с определением климата. Если вам не нравится это определение, ищите другую область, где вы можете распространять свою «мудрость».

Они напоминают мне о предыдущем соседе. Он не мог понять, что озон является трехатомной молекулой кислорода, и чувствовал себя хорошо, потому что он работал техником химической лаборатории.

Интересно! Глобальное потепление, или, точнее, тенденция глобального потепления за последние 50 лет, может основываться только на одном экстремальном скачке к более высокому уровню температуры в 1977 году. До и после практически нет тенденции на каждом уровне температуры.

Может ли кто-то внести в это что-то просветляющее?

(Опять же, извините, администратор, но с компьютера моей компании сокращатели URL не работают)

Уважаемый мистер Хардер,
Чем больше индивидуальных значений вы используете для усреднения, тем больше информации о распределении и тем точнее оценочное среднее. Если N ->? , затем SEM -> 0.
Объединяя дневное среднее значение (среднечасовое значение) месяца в одно значение, то есть представленное средним значением, информация о распределении резко уменьшается.
Если из этих среднемесячных значений снова сформировать среднегодовое значение, это отражается в увеличенной SEM.
Принимая во внимание распространение ошибки, получают больше информации о распределении среднесуточных значений при усреднении, и SEM становится меньше. В идеале, то есть с точным нормальным распределением дневных средних, SEM становятся идентичными.
Я могу сослаться только на ваше утверждение в № 1: «Независимо от того, в конечном итоге среднее арифметическое или, вернее, среднее значение лучше подходит для описания годовой температуры, вероятно, должны решать эксперты в области метеорологии».
Ну, по крайней мере, эксперты DWD решили. В обширной коллекции среднемесячных значений по Германии, связь с которой я уже сообщал в №10, среднегодовое значение по предложенной вами формуле состоит из среднемесячных значений и публикуется в качестве официальных данных DWD.
Предполагая, что профессионалы выполнили требования для (значимого) арифметического усреднения, я должен предположить, что их среднемесячное значение считается нормально распределенным и независимым, что основано на том факте, что это усреднение месячных температур z. Zt.. 264 DWD станций и усреднение от средних стремится к нормальному распределению.
После этого я основываю свой дисперсионный анализ на формировании среднегодовых значений из среднемесячных значений.

Поскольку для станции DWD Braunschweig Völkenrode публикуются ежедневные средства правовой защиты, я смог проверить, распределяются ли средние ежедневные средства на отдельные месяцы. Это не относится ко всем месяцам года, а
Также отражается в ежегодных распределениях среднесуточных значений, для которых стандартное распределение не требуется.
В этом случае имеет смысл представлять среднюю температуру через медиану. Представленное на рисунке 9 окно и усы, выбранное на рисунке 9, показывает непараметрический аналог асимметрии и отношение центрального квантиля к размаху (длине усов) при сравнении размеров ячеек выше и ниже медианы (25% — й квантиль и 2-й и 3-й квартиль соответственно) ) аналог куртоза.
В случае, рассмотренном на рис. 9, на самом деле не требуется критерий значимости, чтобы определить, что индивидуальные графики бокса и усов практически не отличаются (существенно). Кстати, эта визуальная оценка не предполагает, что отдельные значения представленного (описанного) распределения должны быть независимыми друг от друга.

Однако, возможно, стало ясно, что каким методом усреднения и в какой степени бессмысленно определять среднюю глобальную температуру и описывать ее единым числовым значением хеджирования значительных различий между глобальными средними значениями разных лет.

Мистер Беккер, почему вам не удается сосредоточиться на главном пункте профессора Крамма, а именно на том, что «глобальная температура» физически совершенно бесполезна.

Исходя из вашего молчания по этому вопросу, я теперь заключаю, что вы согласны с этой оценкой «глобальной температуры».

# 17
Поскольку вы понизили официальное приветствие, я также приветствую вас как дорогого мистера Беккера!

«Я не понял предложение:« указать на причинно-следственную связь данных последовательных измерений »не говорит мне, где я должен указать, какие причинно-следственные связи между чем?

Я сослался на их запрос в № 6: «Лучшие модели должны учитывать сезонный эффект и кратковременное постоянство, то есть соотношение последовательных дней»

Прежде чем спорить о значении «корреляции», я всегда понимаю эту концепцию в контексте независимой и причинно-зависимой переменной.

«В климатологии, например, нельзя сравнивать, например, среднесуточное значение за 7 мая 2012 г. со среднемесячным значением за май 2012 г., но только в том же масштабе времени, то есть, например, среднемесячное значение с мая 2012 г. по май 2011 г. и т. Д.»

, Это совершенно естественно, здесь я не понимаю вашего намерения сделать такое заявление.

Аналогично, в следующих предложениях, в которых вы объясняете мне различное определение арифметических значений в математическом и климатологическом смысле: «Поскольку климатология не использует эти средства в качестве оценок ожидаемых значений статистического распределения,…».
Я не понимаю, что вы имеете в виду меня Я подчеркиваю: «вы должны обратить внимание на то, существует ли также нормальное распределение, в котором вы можете быть уверены, что среднее арифметическое также является наилучшей оценкой ожидаемого значения нормального распределения».
В моей статье (Рис. 4–9) я указал на эту проблемную проблему, предложил и выполнил непараметрическое значимое решение в том случае, если нормальное распределение было невозможно (например, с помощью предпочтительного сегодня теста д’Агостино и Пирсона) (см. Мой последний ответ № 12 мистеру Хардеру).

Мне интереснее предложить исключить сезонные акции, создавая аномалии.
На первый взгляд, ваши рассуждения кажутся очевидными. Тем не менее, я хотел бы отметить, что при формировании эталонных средних значений (например, более 30 месяцев в каждом случае) существуют разбросы, которые необходимо учитывать при расчете разницы с текущим среднемесячным значением. Кроме того, если необходимо подавлять только сезонные вклады, не должно быть тенденции к увеличению или уменьшению в выбранном эталонном интервале, то есть практически на 30-летнем температурном плато. Наконец, если средние месячные аномолии уменьшают среднегодовые доверительные интервалы, я не так ясен, как они.

«Это неправда, он также публикует мировые карты распределения температуры».
См. Рис. 2 моей статьи, к которой я отмечаю, что считаю очень амбициозным планом попытаться представить эту географическую изменчивость одной величиной. Эта невозможность у других, з. Б.
Герлих & Tscheuschner или Крамм & Dlugi обнаружены.

Ее предпоследнее примечание гласит: «Вероятность принятия определенного значения в вашем общем распределении не зависит от месяца». Я категорически согласен с этим и поэтому представляю для других месяцев сравнение средних значений за февраль от среднесуточных значений (Брауншвейг, рис. +0,8) выполняется.
Когда я использую такие тесты значимости также для годовых значений, я, наконец, ориентируюсь на широко распространенную фиксацию глобальных среднегодовых значений (20xx был самым теплым годом с момента введения измерения температуры) и хотел бы доказать несущественность таких утверждений.

Уважаемый господин Рабич,

«Но сама эта система зависит от второстепенных влияний, которые необходимо прояснить».

Вы имеете в виду естественное или «сверхъестественное» влияние, такое как фальсификация данных?

@ 20 г-н Рабич "Но данные измерений сами по себе должны сначала быть доверенными — и это не доказано".

Совершенно верно!! Это именно то, что я говорил годами! Какой тип данных входит в базу данных GHCN NOAA / NCDC? Кто проверяет сопоставимость данных. Предположительно, гомогенизация данных является священной и, прежде всего, сомнительной. У меня есть свои сомнения там. Если вы просто посмотрите на http://www. surfacestations. org для определения качества мест измерения температуры в США (эффекты островов тепла, много мест в аэропортах, систематическая ликвидация мест в сельской местности для «более теплых» мест в городах и т. Д.) Вы можете легко представить, как это может быть в другом месте.

Кроме того: из океанов нет измерений температуры воздуха в 2 метрах над поверхностью воды (за исключением островов), но измеряется очень неполная температура воды, а затем почти как температура воздуха. Но только в исчезающе небольшой части океанов.

Таким образом, даже если «глобальная температура» должна иметь какое-либо физическое значение (которого она не имеет, согласно убедительным объяснениям профессора Крамма) основана только на качестве данных, основанном на средней температуре чистой глупости (можно было бы лучше говорить о среднем значении «температура морской воды с поправкой на факторы суши»).

Смешная "наука о климате" !! И наши политики и СМИ любят влюбляться в это!! Как долго они могут это допустить?

Уважаемый Проф. Крамм, № 15

«Определение того, что такое климат, и определение того, насколько большим должен быть интервал наблюдения, не исходят от меня. "

Я знаю это, конечно.

«Почему вы пытаетесь обвинить меня в чем-то, что не мое?»

Вы себе что-то представляете, я ничего не ненавидел.

«Термин доверительный интервал имеет отношение к предопределенной вероятности того, что в этом доверительном интервале будет найдено некоторое значение (например, среднее значение). Доверительный интервал не следует путать с интервалом ожидания ».

Предложение могло быть получено от меня, вы скопировали это из одной из моих песен здесь, в Эйке? Кажется, они всегда должны сначала выразить то, что говорят другие, своими словами, что мы оба знаем, что такое доверительные интервалы. Там мы на несколько миль впереди.

«Вместо того, чтобы постоянно нарушать его, вы должны дать обоснованную критику продолжительности такого климатического периода. Если вы не можете сделать это, то вы должны принять эту рекомендацию "

Опять же, 30 лет — это период для определения справочных данных, но не универсальный период, в течение которого обычно должны быть получены данные. Необходимый объем данных и неявно временные интервалы зависят от статистического теста, который проверяет гипотезу. Например, когда я цитирую тренды здесь, я всегда указываю доверительные интервалы, независимо от того, какой длительный интервал. Читатель может лично убедиться, значим ли результат или нет, а для тех, кто не понимает данных, я пишу, какой результат теста значим, а какой нет. Поиск в архиве о моем стиле. Если вам есть на что жаловаться, мы можем обсудить это конкретно по делу.

«Ваше замечание об исходном состоянии показывает, как мало вы поняли. Изменение состояния в любой системе может быть диагностировано, только если существует эталонное состояние ».

Обнаружение статистически значимого изменения, как правило, не связано с 30-летним периодом, но, как указано, зависит от статистического анализа объема данных. Даже с местными данными о температуре 30-летний период может быть недостаточным. Очень простой и сразу очевидный пример: если вы хотите определить квантиль 99% дневного максимума абсолютной температуры месяца, вы получите только 30 раз (31) суточных максимумов данных за 30 лет, поэтому квантиль 99% рассчитывается только порядок величины измерения, слишком мал для удовлетворительных доверительных интервалов этого климатического индикатора. И наоборот, климатические аномалии можно считать значительными (и, следовательно, не называемыми аномалиями) в течение более коротких периодов времени, если они являются достаточно выраженными.

Как я уже писал ранее, вы тестируете два ансамбля данных о населении по статистике. Тесты. Изменение происходит, когда один протестированный ансамбль предположительно принадлежит к другой популяции, чем первый ансамбль. (Как правило, только известная) совокупность является опорным состоянием. Чтобы статистически доказать, что два ансамбля предположительно принадлежат к одной или разным группам населения, не нужно знать группу. Согласны ли мы по этому вопросу?

В комментариях условия для значимых данных — это всегда разговор, независимость, случайность и т. д. Но сами данные измерений должны сначала быть заслуживающими доверия — и это не доказано. Мы имеем дело не только с динамической системой, но и сама эта система зависит от второстепенных влияний, которые необходимо прояснить.

Если кто-то читает материалы профессора Крамма и г-на Бекера, он сразу понимает, почему кто-то является профессором в известном университете, а кто-то — просто фанатичным трейлером AGW меньшего академического ранга, который никак не может удовлетворить профессора. ,

Рекомендация для занятого и политического деятеля CO2 NicoBaecker:

Просто изучите, что именно здесь преподавал профессор, и постарайтесь понять самое важное: ИМЕННО, ЧТО ГЛОБАЛЬНАЯ ТЕМПЕРАТУРА ЯВЛЯЕТСЯ АБСОЛЮТНО НЕ ПОЛЕЗНЫМ РАЗМЕРОМ ЧИСЛА ТОЛЬКО ДЛЯ ЦЕЛИ ПРОФИЛАКТИКИ ПРОШЕДШИХ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВ КЛИМАТ МОЖЕТ ПОНИМАТЬ ПРОСТО. МАНИПУЛЯЦИОННЫЕ СМИ, ПОЛИТИКА И ПОПУЛЯЦИОННАЯ ПОЛИТИКА ПОЛИТИЧЕСКОЙ ПСЕВДОКЛИМАТИЧЕСКОЙ НАУКИ. ДА, ЧТОБЫ РАССЧИТАТЬ СО2 ПОЛИТИКУ БЕЙКЕР, ФИШЕР, КЕТТЕРЕР, МЕНДЕЛЬ, ХАДЕР И Т. Д.

Опять что-то общее со словом ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА.
Если вы принимаете это точно, то слова изменение климата вообще не существует!
Потому что слово КЛИМА уже означает ГАНДЕЛЬ!
Правильно было бы говорить о «нынешнем климате».
«Климатическая зона», естественная функция которой — постоянно «изобретать»!

Уважаемый г-н Шульце, № 10

«Наше принципиальное несогласие заключается в том, что вы неоднократно указываете на причинно-следственную связь данных последовательных измерений, я отношусь к среднесуточным значениям, которые, в свою очередь, уже представляют оценки, поэтому один раз».

Я не понял фразу: «указать на причинную связь данных последовательных измерений» для меня ничего не значит, где я должен указать, какие причинные связи между чем?
По вашему мнению, что ваше несогласие между нами?

Среднесуточные, годовые или месячные средние значения не используются в климатологии как оценки для распределения их основных статистических данных по временному интервалу, но являются показателями соответствующих временных показателей (день, месяц, год). В климатологии, например, нельзя сравнивать, например, среднесуточное значение 7 мая 2012 г. со среднемесячным значением мая 2012 г., но всегда только в одном и том же масштабе времени, например, среднемесячное значение с мая 2012 г. по май 2011 г. и т. Д.

«В # 6 г-н Бекер пишет:
« В конечном итоге речь идет о создании статистической модели для создания ежедневных средств. Подход г-на Шульце был простейшим способом моделирования просто, что среднегодовое значение является отсечкой для среднесуточного значения каждого дня года, что является очень плохой моделью, потому что каждый «фермер» может лучше оценить это, а не Шульце Модель предполагает, что сезонов не осталось "

Игнорируя определение, которое он сделал ранее в # 4:

«… потому что среднемесячное или годовое среднее значение по определению является интегралом кривой температуры во временном интервале, деленной на длину интервала». »

Почему я должен игнорировать что-то там?

«Это определение является лицензией на произвольное использование среднего арифметического — независимо от распределения и зависимости отдельных значений».

Правильно, среднее арифметическое — это определение и аппроксимация интеграла кривой (интеграл Римана).
Поскольку климатология не использует эти средние значения в качестве оценок для ожидаемого статистического распределения, конфликта нет. Но если вы хотите использовать это — как бы бессмысленно это ни показывалось вами — вы должны обратить внимание на то, существует ли нормальное распределение, при котором вы можете быть уверены, что среднее арифметическое и наилучшая оценка ожидаемого значения Нормальное распределение есть (это доказано методом максимального правдоподобия).

«Что меня беспокоит, так это получить репрезентативную характеристику температур для заданных временных интервалов (месяцев, сезонов или даже лет), чтобы сравнить их для разных (последовательных) лет и принять решение, применяя параметры рассеяния с помощью подходящих процедур испытаний отличаются ли они значительно или нет. "

Ну, ты еще этого не сделал. Затем, с учетом сезонного эффекта, у вас есть часть отклонений в данных, которые возвращаются каждый год и покрывают запрошенные различия.
Чтобы получить это: Итак, если у вас есть набор из 12 месячных средних значений за N лет, сначала вычислите среднее значение для N месячного среднего значения месяца M (M = 1 … 12) и вычтите его из соответствующих месяцев. Таким образом, вы получаете сезонность, которая вносит примерно в два раза больше стандартного отклонения, чем разброс по долгосрочным фондам. Затем вы усредняете эти ежемесячные аномалии для годовой аномалии и суммируете общее среднее. Это дает среднегодовое значение года n. Так как SD месячных аномалий (намного) меньше, чем среднемесячное значение, доверительный интервал среднегодового значения, следовательно, меньше.

«В этом контексте г-н Бекер заявляет:« А на рис. 11 это среднесуточные значения ».
Из текста видно, что на рис. 11 среднегодовые значения показаны с их доверительными интервалами, полученными из среднемесячного значения немецкого DWD были рассчитаны. "

Хорошо, извините, я не правильно прочитал.

«С его заключительным выводом:« Между прочим, доверительные интервалы были бы еще больше, если бы вы хотели использовать среднегодовое значение не только среднесуточного, но и текущих температур для оценки! Это делает модель действительно бессмысленной ». Противоречит г-н Беккер, он ранее правильно сказал:« Так же как и Kondricintervalle среднегодового корня 12

В 3,5 раза меньше, чем в среднем за месяц. "

Нет, я не противоречу себе, потому что я сравниваю здесь результат от мгновенных температур (!!) со среднесуточными. Последние уже усреднены, поэтому разбрасываются меньше.

«Если вы снова посмотрите на заголовок моей статьи, я задам вопрос, как определить глобальную среднюю температуру, для которой, я должен добавить здесь, для года за годом публикуется только одно числовое значение».

Это не правда, он также публикует карты мира распределения температуры.

«Мой подход к показу границ отличительности средств с помощью установленных методов описательной и закрывающей статистики может оказаться слишком грубым в ваших глазах».

Определенно это так, потому что вы не рассчитываете «объясненные» отклонения (то есть сезонность или пространственно, это будет географически определенная разница температур) и, таким образом, считаете «существующую информацию» неопределенностью.

Вероятность принятия определенного значения в вашем общем распределении не зависит от месяца. Кстати, я имел в виду, что с немного преувеличенной формулировкой «… … что можно определить путем сравнения, например, среднесуточного значения одного дня летом 1990 года с зимним днем ​​2010 года, существует ли тенденция в среднесуточных значениях».

«Я ценю стимулирующую дискуссию с вами, даже если вы подтверждаете, что:« … каждый «фермер» может «ценить лучше», чем это возможно в соответствии с методами, которые я использую ».
Фермеры зависят от наблюдений за погодой и имеют богатый опыт, унаследованный от их предков ".

Ну, я также ценю опыт фермеров, следовательно, "".

Уважаемый коллега Шульце,

Все, к чему вы обратились, является предметом дискуссии об изменении климата. Даже цель с 2 степенями принадлежит этому. Поэтому, безусловно, нет необходимости использовать термин климат явно. Вот почему климат играет центральную роль в ваших соображениях. Например, они также описывают метод формирования среднесуточного значения в статистической климатологии. Этот метод легко проверить с помощью ежедневного температурного режима.

Конечно, на основе суточной температуры можно определить среднесуточное значение в смысле определения среднего арифметического. То же самое относится к среднемесячному и годовому среднему значению температуры, если имеются соответствующие временные ряды. Однако возникает вопрос о том, гарантирована ли уже случайность наблюдения, как того требует статистика. Конечно, нет, потому что температура на измерительной станции обычно в полдень, чем в полночь, из-за физических условий. Поэтому такое наблюдение дневной температуры нельзя сравнивать, например, с хорошо известной статистической задачей — выполнить измерение расстояния между двумя точками n раз, чтобы затем рассчитать соответствующие статистические моменты.

Как вы уже описали, глобальные аномалии средней температуры напоминают пространственные и временные средние значения, которые на самом деле не связаны с реальной статистикой. Например, как вы сравниваете температуру, близкую к экваториальной, с температурой Фэрбенкса с точки зрения случайности? То, что эти температуры разные, не случайно, но физически обусловлено.

Мы должны только спросить тех, кто постоянно спорит с температурными аномалиями со ссылкой на любой нормальный источник: «Какое это имеет отношение к определению климата?»

Определение того, что такое климат, и определение того, насколько большим должен быть интервал наблюдения, не исходят от меня. Так почему вы пытаетесь обвинить меня в чем-то, что не мое? Это несерьезно.

Термин доверительный интервал имеет отношение к предопределенной вероятности того, что в этом доверительном интервале будет найдено некоторое значение (например, среднее значение). Доверительный интервал не следует путать с интервалом ожидания.

Определение доверительного интервала для среднего значения «нормально распределенного» размера является простым. Тем не менее, я уже указывал, что третий центральный момент имеет особое значение, а именно маркировка асимметрии распределения. Если 3-й центральный момент отличается от нуля, то случайные значения наблюдения отнюдь не распределены симметрично, что означает, что они не могут быть нормально распределены. Определить доверительные интервалы любого распределения не так просто. Хотя существуют методы аппроксимации, которые дают полезные результаты только при большом размере выборки.

Экологический период должен быть не менее 30 лет. Это уже было рекомендовано на метеорологических конференциях в Варшаве (1935) и Вашингтоне (1957) для определения характерных размеров климата. Вместо того, чтобы постоянно нарушать его, вы должны предоставить обоснованную критику продолжительности такого климатического периода. Если вы не можете этого сделать, тогда вы должны принять эту рекомендацию, потому что наука действительно может обойтись без одной вещи: сравните яблоки и груши.

Шестьдесят лет, которые я упомянул, относятся к двум непересекающимся климатическим периодам, которые необходимы для того, чтобы вообще диагностировать изменение по сравнению с исходным состоянием. Можете ли вы сказать мне, что это имеет отношение к рейтингу Tornado5 для Европы. Они должны наконец научиться относиться к тому, что было написано. Видимо, вы видите их задачу в том, чтобы сопровождать любое фактическое обсуждение ложными пожарами. Это включает в себя ваш замечательный вклад:

«Гораздо более важный вопрос заключается в том, следует ли тогда говорить об изменении климата, потому что в конечном итоге не существует климатических параметров, или, скорее, только путем изменения параметров, которые фактически затрагиваются».

Если мне придется читать такие мелочи, то я помню только «Боже мой, Уолтер» Майка Крюгера.

Ваше замечание о состоянии ссылки показывает, как мало вы поняли. Изменение состояния в любой системе может быть диагностировано, только если существует эталонное состояние.

Вы наконец нажали это сами, потому что написали:

«Ибо достаточно доказать, что два временно упорядоченных статистически значимых ансамбля не принадлежат к одной и той же совокупности, чтобы говорить об изменении. Но вам не нужно ссылочное состояние для этого доказательства. "

Ибо, если можно показать, что два статистически значимых ансамбля измерений, упорядоченных по времени, не принадлежат к одной и той же совокупности, уже есть два состояния.

Задумывались ли вы, почему мы используем в физике системы отсчета, такие как инерционные системы? Даже простая задача определения скорости и ускорения транспортного средства требует временных и пространственных систем отсчета, потому что в противном случае вам нужна скорость,

И ускорение,

A = dv / dt = d ^ 2r / dt ^ 2,

Определить? Различия вектора положения r и времени t всегда рассматриваются, как правило, бесконечно малые различия.

Уважаемый г-н Иннерхофер,

Это действительно о глобальном учете потоков энергии на верхнем краю атмосферы и на поверхности земли. Ни один из глобально усредненных потоков энергии, возникающих в нем, не зависит от средней температуры земной поверхности. Почему это всегда спорят с этой средней температурой? Эта температура служит только для размывания физических фактов.

Как далеко это заходит, показывает описание так называемого атмосферного парникового эффекта Американского метеорологического общества (AMS). Так называемая эффективная радиационная температура планетарного радиационного равновесия для Земли без атмосферы совсем не сравнима с температурой поверхности, основанной на температуре поверхности. Обе температуры объединяет единицу Кельвина. Но ваша температура крови также может быть выражена в градусах Кельвина, хотя она не сравнима с глобально усредненной температурой поверхности.

Закон Стефана Больцмана не должен применяться к средним температурам, потому что он содержит константу, которая является результатом двух интегрирований: во-первых, интегрирование формулы излучения Планка, например, по всем частотам от нуля до бесконечности, и во-вторых, интегрирование по отжигу полупространство. Первый уже предлагает зависимость T ^ 4. Однако в константе Стефана присутствует только фактор pi ^ 4. Тем не менее, пи ^ 5 требуется. Последнее является синонимом интегрирования векторного поля, которое в случае инфракрасного излучения по совпадению удовлетворяет условию изотропии приемлемым образом. Это приводит к зависимости между плотностью потока излучения, F, и радиационным вдавливанием, I, согласно

Это означает, что закон Стефана-Больцмана, если таковой имеется, может применяться только к элементам небольшой площади, для которых существует равномерно распределенная температура. Это также соответствует экспериментальной установке для определения излучения резонатора.

Ни один специалист по моделированию климата не имел бы бессмысленной идеи управлять моделью общей циркуляции (GCM) с использованием глобальной средней температуры поверхности. Почему же вы постоянно пытаетесь представить эту температуру как меру всех вещей в исследовании климата? Это можно описать только как «мусорная наука».

Для физической климатологии в глобальном масштабе важны только глобально усредненные плотности потока энергии для поверхности Земли и верхнего края атмосферы, но не средние температуры.

Уважаемый г-н Шульце,
Спасибо за вашу статью, но у меня есть следующий вопрос: Все Temperaturmeßwerte являются значениями, измеренными в термодинамическом равновесии. Земля в целом никогда не находится в термодинамическом равновесии. Отсюда следует, что один не предпочитает один метод усреднения другому, т. Е. Определение среднего арифметического является чисто произвольным, а любой другой метод также хорош. Б. среднее гармоническое.
MfG
H. Urbahn

Уважаемый доктор Экхард Шульце,

Вы пишете в # 10: «Вы меня правильно понимаете, потому что 95% доверительные интервалы для среднегодовых значений, которые я вывел, рассчитываются из определения средней ошибки среднего (SEM): +/- 2 сигма-интервала) / корень от 12.
Поэтому мое указание на то, что вычисление среднегодового значения среднемесячного значения даже без распространения ошибки приводит к относительно большим доверительным интервалам ».

Если бы вы использовали вместо этого среднесуточные значения, это было бы через sqrt (365), а при часовых значениях мы уже были бы на sqrt (8760). Это означает, что среднегодовое значение в 8 760 часовых значений должно быть гораздо более точным, чем если бы вы рассчитывали его из 12 месячных значений, если использовать чисто формулу SEM. Но как это может быть? Среднемесячные значения рассчитываются из среднесуточных значений, а они, в свою очередь, из часовых значений. Результат должен быть одинаковым каждый раз, следовательно, ошибка результата. Как это противоречие?

Проще говоря, среднегодовое значение рассчитывается из 12 месячных средних следующим образом:

Это формула для среднего арифметического. Из формул видно, что средняя ошибка среднего значения равна дельте (среднее (x)) = s / sqrt (n), где s — стандартное отклонение x. В результате средняя ошибка j будет

= Стандартное отклонение м / кв (12)

Но теперь прибывает нога лошади, это уравнение справедливо, только если различные m стохастически независимы и одинаково распределены случайные величины. Это не так! m1 всегда будет меньше, чем m7 в наших широтах. Все месяцы с R холоднее, чем летние месяцы. Распределение m1 сильно отличается от m7 с различными значениями ожиданий и отклонениями. Но это именно то, что требует приведенная выше формула SEM.

Фактическая среднегодовая ошибка намного меньше. Доверительные интервалы в статье господина Лимбурга об измерении температуры уже были на порядок.

Наконец, к замечанию г-на Хадера: «Хотя медиана и среднее отличаются в искаженном распределении, но это ничего не говорит о том, кто лучше описывает распределение.
«До принятия непараметрических критериев значимости мы пытались аппроксимировать нормальные распределения из искаженных распределений преобразованиями (например, логарифмическими преобразованиями), чтобы применять для них известные тесты значимости. Эти преобразования неизбежно сдвигают положение среднего в направлении срединного положения. Поскольку непараметрические критерии (Крускал-Уоллис) оказались верными, средние значения арифметическим средам предпочитаются из (только приблизительного) преобразования распределения ».

Как вы упомянули, переход к нормальному распределению приводит к тому, что медиана и среднее значение снова сближаются. Только с помощью медианы у вас нет возможности описать искаженное распределение. С другой стороны, вы можете хорошо описать искаженное распределение с такими моментами, как среднее значение, разброс, асимметрия и эксцесс (см. Объяснение проф. Крамма). Все среднее арифметическое многочленов. Поэтому я не понимаю, почему медиана температур должна лучше подходить в качестве ограничения для полной погоды года, как среднего арифметического.

На # 4
Уважаемый мистер Крамм,
Я не могу принять ваш комментарий, что на самом деле неправильно в моем сообщении.
Слово «климат» встречается не раз. Мое беспокойство ограничивается тем, в какой степени имеет смысл выражать среднюю глобальную температуру одним числовым значением, а также значительным различием z. Годовые значения упорядочены один за другим. Возможно, я должен был указать на невозможность формирования средних значений в разных климатических зонах — но вы и Ральф Длуги сделали это адекватно. С другой стороны, я сосредоточился больше на вездесущих температурно-временных рядах и критически их изучил, и (как и вы) сомневаюсь в том, почему: «глобальная средняя температура поверхности Земли и ее тенденция считаются существенными».
Принимая их возражение, что «…… изменение климата может быть диагностировано только на основе двух непересекающихся климатических периодов (листья). Для этого потребуются
Серии наблюдений, которые охватывают не менее 60 лет. « Я применю этот критерий к серии NCDC и заранее сообщу вам результаты по электронной почте.

Уважаемые г-н Хадер и г-н Беккер,
Позвольте мне вместе ответить на ваши комментарии.

Наше принципиальное несогласие состоит в том, что вы снова и снова указываете на причинную связь данных последовательных измерений, я рассматриваю ежедневные лекарства, которые, в свою очередь, уже являются оценочными значениями, сначала как
Интерпретировал г-н Беккер: «Ежедневные лекарства показывают гауссово распределение во времени без сортировки, как показал г-н Шульце, но это просто тенденция к свиданию. Модель г-на Шульце игнорирует эту тенденцию и, таким образом, обеспечивает ожидаемое значение с доверительными интервалами, превышающими доступную информацию о статистическом распределении измеренных значений ».

В # 6 г-н Бекер пишет:
«В конечном итоге речь идет о создании статистической модели для развития ежедневных средств. Подход г-на Шульце был простейшим способом моделирования просто, что среднегодовое значение является отсечкой для среднесуточного значения каждого дня года, что является очень плохой моделью, потому что каждый «фермер» может лучше оценить это, а не Шульце Предполагая, что сезонов не существует "
, игнорируя определение, которое он ранее сделал в # 4:
" … потому что месячное или годовое среднее значение по определению является интегралом кривой температуры во временном интервале, деленном на длину интервала ".

Это определение является лицензией для произвольного использования среднего арифметического — независимого от распределения и зависимостей отдельных значений.
Что меня беспокоит, так это получить репрезентативную характеристику температур для заданных интервалов времени (месяцев, сезонов или даже лет), чтобы сравнить их для разных (последовательных) лет и принять решение, включая параметры рассеяния, с помощью подходящих методов испытаний, отличаются ли они значительно или нет.

Я ни в коем случае не хочу доказывать, как предположил г-н Бекер в № 4:
«… … это можно определить путем сравнения, например, между среднесуточным днем ​​один день летом 1990 года и зимним днем ​​2010 года, если есть тенденция в среднесуточных значениях».

Теперь г-ну Хадеру, который пишет в № 3:
«Если я вас правильно понимаю, на рис. 10 следует указать 95% доверительные интервалы для среднегодового значения. Но это не так! Вы указываете доверительный интервал, в котором находится среднемесячное значение (!). Каждый год они имеют 12 месячных значений. Из этого вы определяете эмпирическое среднее и стандартное отклонение. В интервале сигма +/- 2 95% всех среднемесячных значений не являются среднегодовыми. Это в гораздо меньшем интервале. "
Вы меня правильно понимаете, потому что 95% доверительные интервалы для среднегодовых значений, которые я нарисовал, рассчитываются на основании определения средней ошибки среднего (SEM): +/- 2 сигма-интервала) / Корень из 12.
Поэтому мой совет, что расчет среднегодовых ресурсов, даже без распространения ошибок, приводит к относительно высоким доверительным интервалам.

В этом контексте г-н Бекер заявляет: «А на рис. 11 это среднесуточные значения».
Из текста видно, что на рис. 11 среднегодовое значение с их доверительными интервалами показано так же, как и от месячного среднего значения DWD. были рассчитаны. DWD указывает точно такое же среднегодовое значение, к сожалению, без доверительных интервалов для среднегодового значения.
Http://tinyurl. com/7jrduqg

С его заключительным выводом: «Между прочим, доверительные интервалы были бы еще больше, если бы вы хотели использовать среднегодовое значение не только среднесуточного, но и текущего значения температуры! Это делает модель действительно бессмысленной ». Противоречит г-н Беккер, он ранее правильно сказал:« Так же как и Kondricintervalle среднегодового корня 12

В 3,5 раза меньше, чем значение среднемесячного
Значения. " Для среднегодового значения за день, было бы большее стандартное отклонение, но 95-процентный доверительный интервал среднегодового значения был бы значительно меньше (2SD / корень из 365), если бы среднесуточные значения были нормально распределены и, таким образом, Формирование доверительных интервалов было бы полезно.

Если вы посмотрите на заголовок моей статьи еще раз, я задам вопрос, как определить глобальную среднюю температуру, для которой, если я добавлю здесь, для года за годом публикуется только одно числовое значение. Мой подход к показу границ отличительности средств с помощью устоявшихся методов описательной и закрывающей статистики может показаться вам слишком грубым.
Итак, если г-н Беккер предлагает: «Лучшие модели должны учитывать сезонный эффект и кратковременное постоянство, то есть корреляцию последовательных дней». Это было бы желанным уточнением, если бы «корреляция последовательных дней» действительно присутствовала и могла быть определена количественно каким-либо образом,
Наконец, к замечанию г-на Хадера: «Хотя медиана и среднее отличаются в искаженном распределении, но это ничего не говорит о том, кто лучше описывает распределение.
«До принятия непараметрических критериев значимости мы пытались аппроксимировать нормальные распределения из искаженных распределений преобразованиями (например, логарифмическими преобразованиями), чтобы применять для них известные тесты значимости. Эти преобразования неизбежно сдвигают положение среднего в направлении срединного положения. Поскольку непараметрические критерии (Крускал-Уоллис) оказались верными, медианы предпочтительнее арифметических средних из (только приблизительного) преобразования распределения.

Я ценю стимулирующую дискуссию с вами, даже если вы подтверждаете, что «… каждый« фермер »может« ценить лучше », чем это возможно в соответствии с методами, которые я использую.

Фермеры полагаются на наблюдения за погодой и имеют богатый опыт, унаследованный от их предков. Возможно, репрезентативный опрос среди фермеров об изменениях климата будет более осветительным, чем любые научные теории. В конце концов, правило крестьян «Если 1 мая идет дождь, он будет продолжать идти дождь», оказалось правильным в этом году, и если оно продолжит вести себя так же в течение следующих 29 лет, мы можем даже рассматривать его как определение ВМО 2042 Обозначить правило климата!

Профессор Крамм,

Я ссылаюсь на последние несколько строк вашего вклада # 4.
Я также прочитал ее вклад в «парниковый эффект», а также G & T.
Таким образом, хотя они, безусловно, правы с коллегами, это отчасти ложное и вводящее в заблуждение описание влияния атмосферы.
Однако почему средняя поверхность Земли не должна иметь (почти нет?) Вклада в потоки энергии в системе, ускользает от моего понимания. В конце концов, мы имеем между ледниковым и межледниковым различие примерно в 6К, и это само по себе делает из-за T high 4 несколько ватт ИК излучения. Все, что я могу найти в Крамме и др., G & T — это известные выводы без какого-либо реального заключения. Что именно беспокоит «обычный» радиационный баланс или потоки энергии к поверхности и связанные с ней «корректировки» температуры, то есть стремление природы найти баланс или пойти по «пути наименьшего сопротивления» ?

Уважаемый г-н проф. Крамм, № 4

«Здесь явно все идет не так».

Я согласен с тобой Потому что, как я уже написал, и вы выполните:

«Определение этих статистических моментов предполагает, что результаты достаточно повторных наблюдений случайным образом колеблются вокруг истинного значения, которое аппроксимируется средним значением. В погоде это не так просто, потому что погодные явления также зависят от времени года из-за астрономических условий (например, наклон оси Земли и орбита вокруг Солнца). Поэтому нужно смотреть на большие промежутки времени. "

Достоверность эмпирически определенных статистических моментов зависит от статистического распределения параметра. Но вы путаете здесь математические потребности размера данных с 30-летним периодом. Это было не так определено для каждого параметра, но только для расчета контрольных количеств.

Однако, как показал г-н Шульце с помощью теста Крускала-Уоллиса, нет необходимости придерживаться этого периода для каждого параметра, чтобы обнаружить изменение этого параметра. Это зависит от статистического распределения. 60 лет недостаточно, чтобы эмпирически установить климатическое изменение вероятностей торнадо F5 для Центральной Европы. Таким образом, ваше заявление соглашается:

«Поскольку каждое изменение в основном относится к исходному состоянию, изменение климата можно диагностировать только с помощью двух непересекающихся климатических периодов. Для этого необходимы серии наблюдений, которые охватывают не менее 60 лет ».

Не вообще. Ибо достаточно доказать, что два временно упорядоченных статистически значимых ансамбля не принадлежат к одной и той же совокупности, чтобы говорить об изменении. Но для этого доказательства вам не нужно ссылочное состояние.

Гораздо более важный вопрос заключается в том, следует ли тогда говорить об изменении климата, потому что в конечном итоге нет климатических параметров, или, скорее, только путем изменения конкретных параметров.

Уважаемый мистер П. Д. доктор искусствоведения, профессор Экхард Шульце,

Они рассматривают не статическую систему, а динамическую систему Земли. Если вы хотите статистически оценить динамические системы, то вам также необходимо как-то уловить взаимные влияния. Я всегда использую метод «рекурсивно определенных последствий».

Это простой способ математически описать изменения / влияния. Можно также рассмотреть формирование среднего значения рекурсивно определенной последовательности. Из температур T1 и T2 сначала формируется среднее значение m (1) = (T1 + T2) / 2, затем среднее значение m (2) T2 (или T1) и m (1), затем среднее значение m (3). ) из m (1) и m (2) и так далее. Каждую рекурсивно определенную последовательность можно рассматривать как процесс итерации или обратной связи. Таким образом, (дискретная) динамическая система (индивидуальные средние значения) может пониматься как рекурсивная последовательность. «Среднее граничное значение» представляет собой сумму T1 / 3 и 2 * T2 / 3. Таким образом, можно также получить связь с явным вычислением всех рассматриваемых средних значений, где для каждого k: m (k) = T1 / 3 + 2 * T2 / 3 + (T2 / 3 — T1 / 3) * (- 1 / 2) ^ к.

Земля как динамическая система также имеет определенные пограничные случаи. Например: «Сухая земля» и «Влажная земля»
Два предельных случая «сухая земля» и «влажная почва» являются статическими системами и не отражают взаимные изменения или влияния. Таким образом, заданная температура «мокрой земли» m (g1) и «сухой земли» m (g2) может пониматься как предельные средние рекурсивной последовательности взаимодействующей системы между «сухой землей» и «влажной почвой».

Пример расчета для случая «сухая земля» и «влажная земля»:
Температура «влажной земли» m (g1) = 275K и «сухой земли» m (g2) = 297K может рассматриваться как предельные средние для рекурсивной последовательности, Таким образом, температуры T1 = 253K (-20 ° C) и T2 = 319K (+ 46 ° C) приводят к изменению температуры на +/- 33K вокруг среднего значения 286K. Быть>

Таким образом, например, могут быть обнаружены возникающие дневные и ночные колебания температуры на поверхности. В теоретическом экстремальном случае они могут достигать колебаний температуры днем ​​и ночью (319K — 253K) = 66K. Для среднего случая дневных и ночных флуктуаций температуры на поверхности можно получить 286К — 275К = 297К — 286К = 11К.

Но вы можете даже оценить этот метод самостоятельно, если приложение полезно для вас.

Уважаемый мистер Хадер, № 3

«Если я вас правильно понимаю, на рис. 10 должны быть указаны 95% доверительные интервалы для среднегодового значения. Но это не так! Вы указываете доверительный интервал, в котором находится среднемесячное (!) Значение. "

Просто верно! А на рис. 11 это среднесуточные значения. Доверительные интервалы г-на Шульце на рис. 10 показывают, насколько велик уровень достоверности для тестовой гипотезы: насколько хорошо вы оцениваете среднее значение месяца для любого данного месяца рассматриваемого года с помощью среднегодового значения. То, что это происходит из-за плохой оценки, не удивительно. Соответствующая оценка для ежедневных лекарств на Рис.11 выходит аналогичными интервалами, поскольку дисперсия среднесуточных значений в течение одного месяца меньше, чем дисперсия среднесуточных значений за год с наложенным сезонным эффектом.

Если сезонный эффект вычитается путем вычитания среднемесячного климатического значения, то доверительный интервал среднегодового значения, конечно, меньше среднего месячного значения, если среднемесячное значение было статистически независимым, то есть некоррелированным (что не так), то доверительные интервалы среднегодового значения должны быть корнем 12

В 3,5 раза меньше, чем в среднем за месяц. Где на практике в Центральной Европе из-за указанной корреляции (погода не меняет точку в конце месяца) и сезонного разброса дисперсии (зимой больше, максимум февраля, из-за иногда возникающих более длинных высоких давлений с очень низкими температурами, зимой там из-за таяния снега и связанной с этим более высокой частоты температур около нуля, самые большие отклонения среднесуточного распределения от распределения Гауса) среднегодовое среднегодовое отклонение лишь примерно в 2 раза ниже, чем среднее среднемесячное значение, и, таким образом, доверительные интервалы также меньше по этому фактору,

«Для каждого года они имеют 12 месячных значений. Из этого вы определяете эмпирическое среднее и стандартное отклонение. В интервале сигма +/- 2 95% всех среднемесячных значений не являются среднегодовыми. Это в гораздо меньшем интервале ".

Совершенно верно, но, как я уже сказал, для этого rausrechen сезон сезона.

«Правильно! И если, кроме того, почасовые значения должны быть статистически независимы друг от друга. Это предположения, которые, как предполагается, аналогичны расчету распространения ошибки ".

В конце концов, речь идет о создании статистической модели развития ежедневных средств. Подход г-на Шульце был простейшим способом моделирования просто, что среднегодовое значение является отсечкой для среднесуточного значения каждого дня года, что является очень плохой моделью, потому что каждый «фермер» может лучше оценить это, а не Шульце Модель предполагает, что сезонов не осталось.

Лучшие модели должны учитывать сезонный эффект и краткосрочную стойкость, то есть корреляцию последовательных дней. Последнее сложно смоделировать, хотя временные ряды последовательных ежедневных средних значений (с учетом сезонных колебаний) вполне проходимы, как процесс AR (n), но смоделированный временной ряд с эмпирически определенными весами имеет совершенно другой спектр, чем сезонно скорректированные эмпирические ряды.

Кстати, доверительные интервалы были бы еще выше, если бы вы хотели использовать среднегодовое значение не только среднесуточного, но и текущего значения температуры! Это делает модель действительно бессмысленной.

Уважаемый мистер Хадер,

Вы правы в своем предположении, что автор, г-н Шульце, делает решающую ошибку, потому что средние месячные или годовые значения по определению являются интегралами температурной кривой во временном интервале, деленные на длину интервала. Вопрос о «допустимости» этого, таким образом, среднего арифметического значения для статистического описания ансамбля базовых измеренных значений не возникает.

Ведь цель этого усреднения вовсе не в том, чтобы статистически описать функцию распределения отдельных измеренных значений. Как вы правильно заметили, температурная кривая имеет более или менее выраженный распорядок дня, который наиболее выражен в зависимости от положения солнца в солнечные дни, но сильно зависит от динамики воздуха во время изменения массы воздуха. Поэтому нет смысла принимать среднесуточное значение в качестве ориентировочного значения температуры. Аналогичным образом, среднемесячное значение не рассматривается в качестве значения для среднесуточного значения одного дня в этом месяце, поскольку даже в течение месяца наблюдается характерный ход среднесуточных значений, а в апреле среднесуточное значение возрастает примерно на ок. 5 градусов между началом и концом месяца. Предполагать, что распределение Гаусса со среднемесячным значением в качестве ожидаемого значения в качестве статистического процесса для среднесуточных значений соответствующего месяца является бессмысленным. Хотя среднесуточные значения показывают приблизительное гауссовское распределение по времени без сортировки, как показал г-н Шульце, существует тенденция, зависящая от даты. Модель г-на Шульце игнорирует эту тенденцию и, таким образом, обеспечивает ожидаемое значение с доверительными интервалами, превышающими доступную информацию о статистическом распределении измеренных значений.
Если, как и г-ну Шульце, кого-то интересовало, как статистически описать распределение среднесуточного дня Т месяца М в году J, то, конечно, (из-за тенденции за месяц) не берут среднемесячное значение месяца М из J, Но климатология занимает 30 лет, потому что тенденция в среднесуточных значениях из-за изменения климата в течение 30 лет меньше, чем тенденция в течение 30 последовательных дней (как я уже говорил, это может быть 5 градусов). счет).
Итак, когда г-н Шульце делает вывод:
«Для нормально распределенных значений глобального месячного среднего значения дисперсионный анализ показывает, что между арифметическим средним годовым значением значительных различий нет». Или
«Критерий Крускала-Уоллиса используется для определения того, являются ли среднегодовые средние значения значительными В результате между ними нет существенной разницы ».
Так что это нетрудно понять, потому что без обширных знаний статистических методов, вероятно, нельзя было бы предположить, что сравнение между среднесуточным значением одного дня летом 1990 г. и зимним днем ​​2010 г. определит, есть ли тенденция в среднесуточных значениях. Следовательно, неудивительно, что среднегодовые значения, представленные как ожидаемые значения в модели распределения средних значений по Шульце, не показывают значительного тренда, потому что эта модель имеет «огромный» разброс в распределении (из-за погодных, дневных и сезонных колебаний температуры).

Среднемесячное / годовое среднее значение как характеристика интегральной кривой температуры по наилучшему. Интервал в D, с другой стороны, показывает последние несколько лет после многих лет x значительную тенденцию, как можно легко рассчитать, примерно через 20 лет нулевая тенденция исключается из 95-процентного доверительного интервала.

Здесь все явно идет не так. Во-первых, нужно спросить, как определяется климат. Согласно Всемирной Метеорологической Организации (Международный Метеорологический Словарь, Sec. Ed., ВМО № 182, Женева, 1992 г.), климат является

«Синтез погодных условий в данном районе, характеризующийся долгосрочной статистикой (средние значения, отклонения, вероятности экстремальных значений и т. Д.) Метеорологических элементов в этом районе».

Таким образом, рассматриваются типичные статические величины, такие как первые моменты (средние значения) и более высокие моменты, такие как дисперсии (2-й центральный момент). Часто третий и четвертый центральные моменты также определяются для расчета асимметрии и эксцесса. Третий центральный момент необходим для характеристики асимметрии распределения. В случае симметричного распределения, такого как распределение Гаусса, 3-й центральный момент (и, следовательно, асимметрия) равен нулю.

Определение этих статистических моментов требует, чтобы результаты повторных наблюдений достаточно случайным образом колеблются вокруг истинного значения, которое характеризуется средним naeherungsweise. Когда погода не совсем так просто, потому что событие погоды из-за астрономические условия (например, оси Schraegstellung Земли и орбиты вокруг Солнца) настолько зависит от сезона. Таким образом, необходимо учитывать большие периоды времени. 30 лет были определены как достаточно длительные периоды воздуха на двух международных метеорологических конференций. Таким образом, «Долгосрочная статистика» означает, что статистические методы применяются к погодным явлениям muesssen, которые имели место в период не менее 30 лет в определенной области (область).

Под районами понимаются деревни и регионы, климат которых обобщен в климатических классификациях (например, климатическая классификация Кеппена-Гейгера). Мой соавтор доктор. Д-р Habil. У нас с Длуги это есть в нашей работе «Исследование атмосферного парникового эффекта и его климатического воздействия» (http://www. scirp. org/journal/PaperInformation. aspx? paper>

С другой стороны, определение глобальной средней температуры земной поверхности основано на определении поверхностного агента. Поверхностный агент также может быть определен без требования случайного возникновения встречаемого события. Точно так же можно определить тенденцию без учета этого случайного явления. Вот почему тенденции не являются синонимами изменения климата. Просто помните, что характеристическая кривая резистора рассчитывается так же, как и тренд временного ряда, то есть с помощью метода наименьших квадратов. Качество характеристики сопротивления выражается с помощью «плохой посадки». Несмотря на некоторые сходства, эта «плохая посадка» не соответствует стандартному отклонению.

Поскольку каждое изменение в основном относится к исходному состоянию, изменение климата можно диагностировать только с помощью двух непересекающихся климатических периодов. Для этого необходимы серии наблюдений, которые охватывают не менее 60 лет.

Почему сейчас глобальная средняя температура поверхности Земли, и эта тенденция считаются необходимыми в климатологии, совершенно непонятно. Эта температура не играет существенную роль в энергетическом балансе системы-атмосфере Земли. Не один, чтобы принять во внимание энергетические потоки, которые позволили бы в среднем по всему миру, на самом деле, лавировали в глобальной средней температуры земной поверхности. Dlugi и я высказал предположение о том, в нашей работе, что это глобальная средняя температура, следовательно, рассматривается как множество различных объяснений так называемого. Парниковый эффект в атмосфере на основе средней температуры. То, что эти объяснения стоят Герлих и Tscheuschner есть (2009) и Dlugi и я не заняты, а именно ничего.

Уважаемый доктор Экхард Шульце,

Прежде всего, спасибо за ответы на мои комментарии. Тезис о том, что в случае отклонения от гауссова распределения медиана является более подходящим, чем среднее арифметическое, для описания распределения требует более подробного обоснования. Из литературы, по крайней мере, я не знаю ни одного общего совета, чтобы перейти на медиану. Прежде всего, необходимо выяснить, как возникает наблюдаемая асимметрия и какой физический процесс стоит за ней.

Если я вас правильно понял, на рис. 10 должны быть представлены 95% доверительные интервалы для среднегодового значения. Но это не так! Вы указываете доверительный интервал, в котором находится среднемесячное значение (!). Каждый год они имеют 12 месячных значений. Из этого вы определяете эмпирическое среднее и стандартное отклонение. В интервале сигма +/- 2 95% всех среднемесячных значений не являются среднегодовыми. Это в гораздо меньшем интервале.

«Предлагаемый вами эксперимент для генерации почасовых показаний за год в соответствии с определенным распределением Гаусса имеет смысл, только если реальные почасовые значения были фактически распределены по Гауссу!»

Правильно! И если, кроме того, почасовые значения должны быть статистически независимы друг от друга. Это предположения, которые, как предполагается, аналогичны расчету распространения ошибки. Однако распределение Гаусса не является абсолютно необходимым для получения очень точного среднего из множества отдельных значений. В равном распределении, распределении Пуассона, t-студента и т. Д. Применяется то же самое. Если набор данных является репрезентативным, то больший набор данных поможет вам уменьшить неопределенность среднего значения, см. Также один из корней n-закона.

Кстати, я не пишу, что данные о температуре не должны рассматриваться как случайные величины. Я говорю, что они не являются независимыми друг от друга и поэтому должны учитываться при применении стохастических законов.

Ваш последний вопрос: «… следует ли отфильтровывать этот дисбаланс по медиане, или же именно эти периоды жары и холода столь же важны для погоды и, следовательно, для нашего климата? «Я мог бы полностью согласиться, если бы они правильно описали значение медианы. Медиана «не устраняет дисбаланс» — напротив, она учитывает его, а не указывает арифметические средства для асимметричных распределений ».

Что вы имеете в виду именно? В случае асимметрии также говорят о асимметрии распределения. Хотя медиана и среднее отличаются в искаженном распределении, это ничего не говорит о том, кто лучше описывает распределение. Поэтому я возвращаюсь к своему первоначальному вопросу: почему медиана должна лучше подходить для описания негауссова или более специфичного для несимметричного распределения, чем среднее арифметическое?

Уважаемый господин Шульце,

Поскольку у вас есть эта проблема, изложенная красиво (чтобы даже непрофессионалы понимали существенные отношения — см. # 1). Я хочу немного пожаловаться. Пожалуйста, посмотрите снова на описание абсциссы на рисунке 9 ….
?

Уважаемый доктор Экхард Шульце, *)

Не желая критиковать ваш вклад в целом, я хотел бы сразу перейти к нескольким поразительным заявлениям.

«Среднее арифметическое, то есть сумма всех значений, деленная на их число, имеет смысл (допустимо) только в том случае, если они подлежат определенному распределению».

В принципе, можно построить среднее арифметическое каждой популяции, то есть набор данных. Подходит ли это средство для описания распределения данных, как вы указали, зависит от ряда критериев.

«Если области классов почти заполняют область под кривой, которая соответствует нормальному распределению Гаусса, популяцию можно считать нормально распределенной (Рис.6). Это определяется процедурами статистических испытаний, которые обычно находятся в начале статистической оценки в науке. Поэтому для показанных среднесуточных значений формирование среднего арифметического допустимо. Если бы тест отклонял присутствие нормально распределенной популяции, медиана, используемая для описания среднемесячной температуры, была бы разумной (разрешенной) и лучше представляла бы среднемесячное значение. Из восходящих одиночных значений выбирается значение, равное половине числа и называемое медианой. "

Существуют негауссовы распределения, где среднее значение также является подходящим параметром для описания распределения. Например, равномерное распределение, распределение Пуассона, распределение Лапласа. Медиана, однако, часто берется, потому что она менее чувствительна к выбросам, чем среднее арифметическое.

«Расчет доверительных интервалов включает в себя количество отдельных значений в качестве делителя. Поэтому они являются относительно большими для среднегодовых значений, поскольку они формируются только из 12 значений (месяцев) (рис. 10) ».

Не можем ли мы также сказать, что среднегодовое значение рассчитывается из 365 среднесуточных? Или более 8000 часовых средних. Соответственно, доверительные интервалы также будут меняться.

«Для нормально распределенных значений глобального месячного среднего значения дисперсионный анализ показывает, что между арифметическим средним годовым значением значительных различий нет».

Это ключевое сообщение вашей статьи. Если я правильно понял это, то вы знаете следующее обстоятельство (иногда упрощенное): временные ряды температуры изменяются в течение года, распределенного чрезвычайно сильно, так что вы можете фактически указать тенденцию последних 30 или более лет, поэтому не совсем точно. На Рис.16 вы указываете, что истинное среднегодовое значение находится в доверительном интервале 95% приблизительно от 6 до 12 градусов. Это означает, что с 95% вероятностью можно сказать, что средняя температура (я полагаю, из Германии) находится в пределах этого интервала шириной 6 ° C. Это утверждение я считаю неверным толкованием. Я тоже говорю почему.

Дневные температуры в течение 24 часов известны. Так же, как и сезонные колебания, здесь не нужно подробно объяснять. По сути, вы можете записать каждое измерение в течение года, взятое каждый час (или четверть часа или минуты), в одну запись. Если вы посмотрите на дистрибутив, то, вероятно, выйдет что-то распространенное gaussver. Даже если выходит что-то «похожее на Гаусса», вы, конечно, можете найти способ перефразировать дистрибутив. Вопрос в том, насколько близко мы можем достичь истинного среднегодового значения по измерениям. Кривая температуры, вероятно, будет содержать значения от -20 ° С до 35 ° С, а стандартное отклонение составит несколько ° С. Тем не менее, можно будет определить среднее значение достаточно точно, потому что у нас более 8 760 показаний (для почасовых измерений). Можно провести простой вычислительный эксперимент, насколько близко это среднее значение, если принять для часовых измерений распределение N (7,5, 9), таким образом, ожидание 7,5 ° C и стандартное отклонение 9 ° C и сгенерировал 8 760 показаний. Вы обнаружите, что вы приближаетесь к истинному среднему значению, вероятно, от нескольких сотых до нескольких десятых. Это означает, что, несмотря на огромные колебания, многие измерения могут значительно снизить неопределенность. 5 ° C и стандартное отклонение 9 ° C, из которых генерируется 8 760 показаний. Вы обнаружите, что вы приближаетесь к истинному среднему значению, вероятно, от нескольких сотых до нескольких десятых. Это означает, что, несмотря на огромные колебания, многие измерения могут значительно снизить неопределенность. 5 ° C и стандартное отклонение 9 ° C, из которых генерируется 8 760 показаний. Вы обнаружите, что вы приближаетесь к истинному среднему значению, вероятно, от нескольких сотых до нескольких десятых. Это означает, что, несмотря на огромные колебания, многие измерения могут значительно снизить неопределенность.

Я еще не рассматривал это подробно, но основным требованием для применения этого закона является то, что мы имеем дело со статистически независимыми индивидуальными измерениями. Можно ли даже предположить, что с измерениями температуры? В конце концов, температура не должна быть независимой от 5 мая в 13:00 часов 6 мая 13 часов. Другими словами, значения во временной близости очень сильно связаны друг с другом. Это означает, что если я знаю температуру 5 мая, то у меня также есть некоторая информация о том, как будет выглядеть температура 6 мая. Для чисто случайных величин (например, кубов) эта зависимость не существует. Это обстоятельство, вероятно, следует учитывать, если кто-то решится на распространение ошибки.

Независимо от того, в конечном итоге среднее арифметическое или, вернее, медиана, лучше подходящая для описания годовой температуры, должны, вероятно, решить эксперты в области метеорологии. На мой взгляд, среднее арифметическое на самом деле лучше. При длительной фазе нагрева или похолодании общее распределение может быть совершенно несбалансированным. Единственный вопрос заключается в том, следует ли отфильтровывать этот дисбаланс по медиане, или же именно эти периоды жары и холода относятся не столько к погоде, сколько к нашему климату.

*) Несколько запутанным является то, что в заголовке и в подписи встречаются два разных имени, вероятно, опечатка. Если я обратился к вам с неправильным именем, заранее прошу прощения.

Для того, чтобы решить, что ли год медианы значительно отличаются друг от друга, что тест Крускала-Уоллиса применяется, в котором делается вывод, что в целом нет существенной разницы между ними не существует.

Www. eike-klima-energie. eu Подробнее…

12.07.2020 17:35:13

antfiksa

Share
Published by
antfiksa

Recent Posts

бетонная стяжка пола цена за м2 стоимость работ в москве

Бетонная стяжка пола цена за м2 стоимость работ в москве

1 месяц ago

бетонная стяжка на деревянный пол в частном доме

Бетонная стяжка на деревянный пол в частном доме

1 месяц ago

клей для паркета на бетонную стяжку своими руками

Клей для паркета на бетонную стяжку своими руками

1 месяц ago

выравнивание пола под ламинат без бетонной стяжки

Выравнивание пола под ламинат без бетонной стяжки

1 месяц ago

как выровнять бетонный пол без стяжки при помощи осб или дсп

Как выровнять бетонный пол без стяжки при помощи осб или дсп

1 месяц ago

расчет бетонной стяжки пола калькулятор онлайн

Расчет бетонной стяжки пола калькулятор онлайн

1 месяц ago