明天是什么天气的概率等于今天天气(如更具体地说,如果我们知道有一天,期间超过1毫米降水的条件概率是多少会有超过1毫米降水也第二天)?你能指导我一些参考吗?
在演讲中我想用这个例子来说明物理学学生概率预测的概念。
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\ begingroup美元 你谈论的是叫做“持久性预测”,它是第一个客人明天天气。你可以检查:ww2010.atmos.uiuc.edu/ (Gh) /指导/地铁/ fcst / m / prst.rxml \ endgroup美元- - - - - -arkaia2018年10月15日13:32
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3\ begingroup美元 @arkaia第一猜测或客人吗?:) \ endgroup美元- - - - - -user10662018年10月15日14:05
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\ begingroup美元 有趣。大脑屁 \ endgroup美元- - - - - -arkaia2018年10月15日22
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\ begingroup美元 这是第一个客人预测党! \ endgroup美元- - - - - -JeopardyTempest2018年10月15日15:23
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1\ begingroup美元 这将使一个有趣的研究。有足够的数据:opendata.stackexchange.com/questions/10154——如果有人严重感兴趣(找不到现有的研究),随时和我联系,我会有兴趣参与(在概要文件联系信息) \ endgroup美元- - - - - -user9672018年10月15日在19:54
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2答案
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正如前面提到的,你正在寻找这个词是持久性。通常其强度变化完全取决于变量你看着,位置,是否你也进一步选择其他因素如季节和其他气象变量。
我希望每天降水持久性是一个相对糟糕的预测,鉴于降水常不是一个短期的事件驱动的瞬态动力学锋面过境,或看到一个相当随机空间分布在小范围由小扰动和非线性相互作用(因此通常导致雨持久性有机污染物经常被比二进制预测)更有用。
持久性是经常使用为基础来计算预测技能……但它似乎是在研究使用技能等更复杂的总结指标得分比直的概率。
然而,随着搜索我至少找到降水的概率发生的马尔可夫链模型在不同长度的时间间隔由詹姆斯·e·: Jr .),至少有一个表就像你问…1949 - 1958年之间在科罗拉多州的丹佛市,使用0.01英寸(0.254毫米)的条件:
对于那些努力算出的值,在这个表的时候\ rho_1美元类似于r_1美元降水持久性的,效用较低。
科罗拉多是一个山区,所以我可以想象大规模风向高空可能证明比许多地区更重要。像佛罗里达这样的位置在夏天或俄克拉何马州的春天,我认为技能较低的持久化变量是不那么重要了。不过,因为湿度经常变化较为缓慢,经常由气团控制和大规模的风的方向,通常由大型天气气候特征,至少可能会有一些差异在所有地点/季节条件概率。
不知道这些数据是有用的足以让你的讲座的目的,但希望它提供寻求到一个分支。你可以挖掘更多的类似的表通过研究搜索结果在AMS》杂志上或者,如果需要和欲望,从站数据可以计算出这些变量可以在NCEI等网站。
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\ begingroup美元 你写的是一如既往的好,但我的第一个观点是:数学方法- > 0 !在编程的理解为是什么= =。没有相等的数量你可以下降subatomical措施“groundhod天”——没有。但I understand persistance is one of that index between 0 and 1 comming from probability and there is some theory behind this in meteo \ endgroup美元- - - - - -user125252018年10月15日17:08
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\ begingroup美元 @Universal_learner我不能说我很确定你在说什么…但是是的,在大型数据集,这两个比例会越来越平等,如果没有预测技能的持久性(“随机噪声贡献/置信区间收缩)。而是因为每天并不是完全独立的,有一些技巧在持久性(事实上,冬天数据显示大约3.5倍沉淀后的第二天有湿天相比,干燥,很了不起的!) \ endgroup美元- - - - - -JeopardyTempest2018年10月15日17:23
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1\ begingroup美元 最好是在西班牙语和翻译抱歉如果我写:(意思是我的第一个观念是概率是零。最近的降雨将会是0 0云但辐照季节性的变化原因。我必须不理解的问题。我学到的有流星指数被称为持久性。我说必须有物理/多背后的数学理论”的概率等于第二天”;测量的日常持续流星模式似乎该变量称为持久性的起源。我感谢你的暴露。 \ endgroup美元- - - - - -user125252018年10月15日17:28
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皮尔森为a级学生发布数据集(高中),包括气象数据从不同的位置。在数据集(故意)有缺陷的学生(一个任务是识别的缺陷数据集)是“真正的”数据和持久性的问题可以调查。
例如,在希斯罗机场,2015年五月-十月,有80天下雨和四十天下雨,前一天就下雨了。所以这个时候下雨的概率是0.43和条件概率大约是0.50。所以天气预报仅基于持久了,而可怜的预测。
