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평균값정리 예제

Por 02/08/2019 Sem categoria Sem comentários

“Bart ==> 나에게이 비트는 “오류가 일반적으로 분산되면 결국 진정한 값으로 수렴할 것입니다.” 전체 빅 데이터 운동에 관련된 마법의 사고의 일부입니다 ” 나는 그 킵에 동의하지 해야합니다. 나는 데이터에 노이즈가 있다 – 그리고 종종있다 – 반복 관찰을 평균하는 것은 정말 노이즈 구성 요소를 감소하는 경향이있다. 그것은 생각 실험에서 그런 식으로 작동 하 고 뿐만 아니라 실제 세계에서 작동 하는 것 같다. 그러나 평균화는 편견에 대해 좋은 (또는 나쁜) 아무것도하지 않습니다. 필, 나는 필터에 해당하는 평균의 아이디어에 말을했다 (@ 7 월 24, 2017 오후 3:52). 그러나, 아무도 그것을 위해 작업을 저를 촬영하지 않았습니다. 그러나 평균 프로세스가 타임계의 분산 보다 더 많이 왜곡될 수 있는지 여부에 대한 흥미로운 점을 제기합니다. Dr. Ball ==> 혼란스러운 프로세스의 결과- 기후 모델의 혼란스러운 출력을 평균화하는 아이디어는 어떻게든 기본 시스템의 유효한 그림을 생성하여 단어가 종종 실패하는 잘못된 것입니다. 비선형 시스템의 천 실행의 출력을 평균하면 수천 개의 실행 범위의 경계 평균만 알려줍니다. 또 다른 천 개의 실행이 경계에 추가 될 수 있습니다 (처음 천 개의 실행의 외부에 있습니다.) 그것은 우리에게 기본 시스템의 미래에 대해 아무것도 알려주지 않습니다. 나는이 게시물에 토론을 위해 제출하고자하는 근본적인 오류가있을 수 있다고 생각합니다.

평균이 정적 측정으로 만들어지면이 게시물의 많은 개념이 매우 잘 명시되어 있다고 생각합니다. 그러나 기후 과학™ 사용되는 온도는 일반적으로 타임 시리즈입니다. 평균적으로 타임계를 사용할 때 실제로 필터를 적용하는 대신에 필터를 적용합니다. 수학은 완전히 다릅니다. 두 가지를 비교할 수 없습니다. 타임 시리즈에서 “일일” 온도를 얻기 위해 최대 및 최소 온도를 평균화하는 것은 실제로 하루보다 짧은 모든 파장을 제거하려고 시도하는 스무딩 작업입니다. 그러나 필터가 정확하지 않은 경우 데이터에 없는 데이터에 파장을 추가할 수 있습니다. 나는 그것이 여기에 진짜 문제라고 생각합니다. 기후 과학™ 필터링을 통해 데이터에 노이즈를 추가하는 문제를 완전히 무시합니다.

평균을 보면 소음이 발생할 위험이 있습니다. 그것을 생각하는 또 다른 방법은 푸리에 분석입니다. 모든 시간계는 각 파장에 해당하는 계수를 곱한 항으로 근사화될 수 있습니다. I.E.: aλ1 + bλ2 + … +Nλn, 여기서 람다 서브 n은 다양한 파장이고 a, b, c 등은 계수이다. 필터는 이상적으로 는 거기에없는 다른 용어를 추가하지 않고, 하루보다 작은 방정식의 모든 용어 (예를 들어)를 제거합니다. 그러나 필터(또는 모델)가 현실과 다를 경우 해당 필터(즉, 일일 온도 곡선이 대략 정현파라고 가정)를 사용하면 대신 노이즈(방정식에 속하지 않는 용어)가 추가될 수 있습니다. 기후 과학™ 모든 필터링이 완벽하다고 가정하고 추세의 불확실성을 감소시킵니다 (작은 진폭을 가리는 방정식에서 높은 진폭과 고주파 항을 제거하여 (즉, 낮은 주파수).