时间表如何判断一天的天气是一个异常或由于气候变化?
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12日事件
| 当切换格式 | 什么 | 通过 | 许可证 | 评论 | |
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| 在《2015年6月19日,在福音》里 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
纠正拼写
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| 2015年6月11日,在2:11 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
更正声明以下公式与公式相一致
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| 2015年6月10日,在0:57 | 评论 | 添加 | 马克Rovetta | @DavidHammen如果观测结果在< 1,后验概率<之前的可能性。没有基本的“零假设”和特殊的意义。你可以构建一个“天气”假说和模型基于随机过程你假定有一个正态分布,但是你仍然需要解释方差基于“天气物理学”或原理(如最大似然适合数据。)我希望在这种情况下,频率论的方法会更直接。贝叶斯是有用的,当你有其他先验信息(希望基于事实),需要包括在内。 | |
| 2015年6月10日,在0:49 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
添加格式公式
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| 2015年6月9日,在58。曾 | 评论 | 添加 | 410年不见了 | @DavidHammen频率论者的零假设测试中并不使用贝叶斯范式:虽然这是一个时尚的方法在20世纪下半叶,越来越难以维护,在理论上和实践上都有。 | |
| 2015年6月9日13:06 | 评论 | 添加 | 大卫Hammen | 换句话说,你能拒绝零假设吗?在这种情况下,零假设的变化是由于“天气”。拒绝零假设为一个单一的一天今天天气事件在一个特定的语言环境是高度问题。全球变暖没有做太多改变天气。到2050年,拒绝零假设为一个赛季,也许几周将不是一个问题。到2100年,即使是孤立的事件很可能归因于全球变暖。 | |
| 2015年6月8日13:56 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
固定的拼写
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| 在《2015年6月8日,在福音》里 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
添加最后一个实际的例子
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| 2015年6月7日16:28 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
增加了估计
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| 2015年6月5日18:55 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
添加了一些内容
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| 在1:25 2015年6月3日 | 历史 | 编辑 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |
添加链接到NASA的文章
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| 2015年6月2日,在5:54 | 历史 | 回答 | 马克Rovetta | 3.0 CC冲锋队 |