时间表怎么可能如此精确地测量2000年前的温度呢?

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2020年9月3日14:37	评论	添加	保罗•布林克利		ISTM认为，如果两个代理的误差范围是相互依赖的，那么最终值的误差范围应该是其中一个的函数，并且其中一个的计算应该产生相同的误差范围。如果一个代理依赖于另一个代理，并且还引入了额外的错误，那么依赖代理的函数应该决定最终的错误。如果代理是完全独立的，那么最终的错误是…我不清楚。我的猜测是一个较小的错误，但如果每个代理产生不同的测量结果，那么我认为早些时候出现了问题。我有多接近?
2020年8月26日0:08	投票	接受	亚历克斯工艺
2020年8月24日13:05	评论	添加	J……		@DavidHammen并非如此，这仍然是一种不确定性传播——模型的复杂性不会改变所使用的数学技术。当然，有些模型更难以产生分析的不确定性，关于这个主题的许多争论实际上仍然是关于我们对代理的理解有多好，它们的确切角色是什么，以及这些代理之间可能存在什么相互依赖关系——因为所有这些事情都会影响你如何制定模型以及每个输入产生的不确定性。在一天结束的时候，仍然都是错误分析。
2020年8月24日12:21	评论	添加	gerrit♦		这是一个很好的答案，但是可以通过添加资源来改进。作为一个迂腐的注释，任何温度测量在技术上都是一个代理，只是古气候学测量与测量的距离比你的电子或模拟温度计(尽管全球平均温度估计仍然需要大量处理)。
2020年8月24日11:55	评论	添加	大卫Hammen		@J……它甚至比这更先进。单凭一个指标就能反映出过去多少有些模糊的情况。过去的气候是由多个代用物推断出来的，一些人声称这些代用物共同支持了一幅更清晰的图景。其他人(也许还有少数人?)不同意，声称来自多个代理的不确定性应该增加而不是减少不确定性。我粗略地读了几篇各持己见的论文。在这个领域，我没有资格评判，但在我有资格评判的领域，测量越多越好。特别是不同种类的测量。
2020年8月24日11:45	评论	添加	J……		@AlexCraft不确定性传播是一个相当高级的数学题目。如果输入数据的精度是已知的，那么可以使用从输入数据产生结果的相同模型来计算结果的精度。
2020年8月24日3:04	评论	添加	jamesqf		@Alex Craft:应该可以找到带有错误条的图表。我肯定见过，但不记得在哪了。
2020年8月23日23:01	评论	添加	奥斯汀Hemmelgarn		图表显示的是偏差，而不是绝对温度。这样的统计测量可以产生任意精度，前提是您最终得到与原始数据集相同数量的有效数字，而0.1完全在原始代理测量的有效数字的可能数量之内。
2020年8月23日20:25	评论	添加	亚历克斯工艺		谢谢，你能补充一下精度吗?我参考的图表产生了0.1C的温度细节?通过代理测量可以获得如此高的精度吗?
2020年8月23日14:43	历史	回答	大卫Hammen	Cc by-sa 4.0