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2018年2月27日19:42 评论 添加 卡米洛·Rada 我不熟悉这些方法。但它将信息如果你添加到你的问题一块源数据(平均温度的时期的兴趣与去年同期)。如果没有明显的趋势,也许没有趋势,它是毫无意义的尝试使用统计方法来发现趋势的意义。记住,NARR数据的不确定性,不确定性的任何趋势,躺在不会有任何意义。
2018年2月27日在19:09 评论 添加 海量存储系统(MSS)中 ARIMAX的问题是,当我看着整个周期趋势(76天)这是对北极不利!(不多,但消极的)
2018年2月27日19:03 评论 添加 海量存储系统(MSS)中 我使用了森的斜坡,Mann-Kendal测试(autocorrelated调整的数据),张方法从包ZYP R)模型(gl(从包nlme,无法去除残差的自相关),ARIMAX和他们得到不同的结果。只有ARIMAX能够去除残差的相关性。哪种方法你会相信?
2018年2月27日18:47 评论 添加 卡米洛·Rada @MSS这听起来像一个合理的方法。所以,你是什么意思,“但我使用不同的方法有不同的结果”。不同的方法?不同的结果吗?
2018年2月27日18:38 评论 添加 海量存储系统(MSS)中 是的,对不起,我缺乏细节,我可能是太谨慎,不要发送到论坛的统计数据。是的我使用NARR数据(验证一些气象站),我平均每天的温度为每个区域根据每个时期我有(这不是真月,但基于日期根据鸟类迁徙)从那我想估计一个趋势。
2018年2月27日在十七33 历史 编辑 卡米洛·Rada 3.0 CC冲锋队
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2018年2月27日在十七24 历史 回答 卡米洛·Rada 3.0 CC冲锋队
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