Homogenita meteorologických pozorování

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testování statistických hypotéz
Advertisements

Testování statistických hypotéz
Statistické testy z náhodného výběru vyvozuji závěry ohledně základního souboru často potřebuji porovnat dva výběry mezi sebou, porovnat průměr náhodného.
Úvod do analýzy rozptylu
kvantitativních znaků
Testování hypotéz.
Testování statistických hypotéz
Matematické metody vyhodnocování experimentů
Statistické metody v ochraně kulturního dědictví
F-test a dvouvýběrový t-test (oba testy předpokládají normalitu dat)
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
ZÁKLADY EKONOMETRIE 7. cvičení Heteroskedasticita
P‑value ano, či ne? Roman Biskup
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN
Testování hypotéz přednáška.
Tloušťková struktura porostu
Testování statistických hypotéz
Základy ekonometrie Cvičení 3 4. října 2010.
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Testy významnosti Karel Mach. Princip (podstata): Potvrzení H O Vyvrácení H O →přijmutí H 1 (H A ) Ptáme se:  1.) Pochází zkoumaný výběr (jeho x, s 2.
Lineární regresní model Statistická inference Tomáš Cahlík 4. týden.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 3 Evropský sociální fond
Biostatistika 6. přednáška
Lineární regrese kalibrační přímky
Biostatistika 7. přednáška
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Pohled z ptačí perspektivy
V. Analýza rozptylu ANOVA.
MATEMATICKÁ STATISTIKA
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Pearsonův test dobré shody chí kvadrát
Biostatistika 8. přednáška
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
ADDS cviceni Pavlina Kuranova. Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých.
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
1. cvičení
Základy testování hypotéz
Mann-Whitney U-test Wilcoxonův test Znaménkový test
IV..
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
Základy zpracování geologických dat R. Čopjaková.
Dvojrozměrné (vícerozměrné) statistické soubory Karel Mach.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Jednovýběrový a párový t - test
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Testování hypotéz párový test
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
t-test Počítání t-testu t statistika Měření velikosti efektu
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
Homogenita meteorologických pozorování
Odhady parametrů základního souboru
Úvod do statistického testování
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Homogenita meteorologických pozorování
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Úvod do induktivní statistiky
T-testy, neparametrické metody a analýza rozptylu (lekce 5-6)
Statistika a výpočetní technika
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Základy statistiky.
Testování hypotéz - pojmy
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
Transkript prezentace:

Homogenita meteorologických pozorování Metoda dvojné součtové čáry

Homogenita klimatologických řad Klimatologickou řadu vyjadřující kolísání klimatologického prvku označíme za homogenní, jestliže její kolísání jsou zapříčiněna jen kolísáním počasí a podnebí nesouvisí se změnami v umístění meteorologické stanice, v expozici meteorologických přístrojů a jejich typu, v metodice a termínech pozorování, přerušení pozorování aj. (METADATA)

Testy relativní homogenity Relativní homogenita Klimatologická řada je relativně homogenní vzhledem k synchronní řadě jiného místa (homogenní), pokud diference (podíly) odpovídajících si dvojic hodnot tvoří řadu náhodných čísel, která vyhovuje zákonu chyb Výběr referenční řady Dostatečný stupeň podobnosti mezi referenční a testovanou řadou (rxy>0,7) Řada jedné homogenní stanice Prostorový průměr

Obecný postup testování Podmínky aplikovatelnosti testu (nezávislost hodnot, normální rozdělení atd.) Nulová (H0) a alternativní (H1) hypotéza Výpočet testovacího kritéria s určitým teoretickým rozdělením Nalezení kritické hodnoty Porovnání testovacího kriteria a kritické hodnoty – přijetí nebo zamítnutí H0(H1)

Nehomogenita v průměru v rozptylu

Metoda dvojné součtové čary (double-mass analysis) jednoduchá metoda určíme rok, kdy došlo k porušení homogenity neurčíme statistickou významnost => testování

Podmínky použitelnosti Srovnávací soubor musí být homogenní Těsný korelační vztah s analyzovaným souborem Rozdělení obou souborů musí být normální nebo blízké normálnímu Oba soubory se srovnávají ve stejných časových úsecích

Zadání cvičení, postup Vlastní konstrukce dvojné součtové čáry spočívá v postupném sčítání hodnot analyzovaného souboru v chronologickém uspořádání Při dostatečném těsném vztahu obou souborů – aproximuje dvojná součtová čára přímku Jestliže není homogenní – dvě nebo několik přímek o různých směrnicích 2 přímky – úsek neovlivněný a úsek, v kterém došlo k ovlivnění souboru Průsečík – počátek ovlivnění Statistickým testem se prověří zda odklon je významný

Zadání Ověřte homogenitu časové řady ročních úhrnů srážek za období …. na stanici …..pomocí dvojné součtové čáry; jako srovnávací soubor zvolte řadu ročních úhrnů srážek na stanici …..za období …... Ověřte, zda mezi soubory existuje těsný vztah.

Tab.1 Hodnoty ročních úhrnů srážek [mm] pro stanici XXX (xi) a YYY (yi) za období 1936-1985 (n=50), jejich kumulované hodnoty (Xi, Yi) a charakteristiky pro výpočet korelačního koeficientu

Obr. 1 Dvojná součtová čára ročního úhrnu srážek [mm] ve stanicích XX a YY za období 1936 – 1985

t-test Zjišťujeme, jestli závislost mezi řadami je statisticky významná H0: Mezi analyzovaným a srovnávacím souborem neexistuje významný korelační vztah Pokud t > tp , zamítáme nulovou hypotézu a vyslovujeme závěr, že zjišťovaný vztah mezi soubory je významný Kritické hodnoty pro hladiny významnosti 95 a 99% tp0,05 =2,0 tp0,01 =2,65