STATISTIK-FORUM.de

[xrismf]

Hallo Forum,

also mein Problem ist folgendes: Ich habe Prognose-Rechnungen (für Klimadaten) und anschließende Messungen dieser Klimadaten und ich muss anschließend analysieren, wie verlässlich diese Prognosen sind.

Ich kenne allerdings weder das Modell mit dem die Prognosen berechnet wurden, noch dessen Parameter.

Ich würde gerne die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Prognose von einem einzelnen Messwert, gegeben die Prognosen für alle Messwerte berechnen. Also beispielhaft für einen Zeitpunkt t:



Kann mir jemand vielleicht ein Verfahren nennen, um aus den Trainingsdaten solche Wahrscheinlichkeitsverteilungen abzuleiten, bzw. wie ich eine systematische statistische Analyse auf den Daten mache?

Von dem was ich bisher gelesen habe, würde ich sagen, dass man Bayes, Regression oder Monte-Carlo-Simulationen verwenden könnte. Man könnte auch sagen, dass ich Data Mining auf den Daten machen will. Ich bin mir eben gar nicht sicher, womit ich ansetzen sollte und habe auch noch kein passendes Beispiel in der Literatur dafür gefunden...

Viele Grüße

PS: Fröhliche Weihnachten

[PonderStibbons]

also mein Problem ist folgendes: Ich habe Prognose-Rechnungen (für Klimadaten) und anschließende Messungen dieser Klimadaten und ich muss anschließend analysieren, wie verlässlich diese Prognosen sind.

Dazu würdest Du die Differenzen zwischen den Prognosen und den tatsächlichen Werten berechnen sowie die
Streuung dieser Dfferenzen.

Ich kenne allerdings weder das Modell mit dem die Prognosen berechnet wurden, noch dessen Parameter.

Das ist für o.a. Analyseziel auch nicht erforderlich.

Ich würde gerne die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Prognose von einem einzelnen Messwert, gegeben die Prognosen für alle Messwerte berechnen.

Leider verstehe ich an dieser Stelle den Zusammenhang mit der ganz oben angegebenen Problemstellung nicht. Ist das
eine weitere Aufgabe? Aber davon ab, die korrekte Prognose eines Messwerts ist ca. = 0, sofern die Messung nicht völlig
vergröbert ist. Oder ist anzunehmen, dass ein Temperaturwert von 18,12256338224456° präzise vorhersagbar ist?

Kann mir jemand vielleicht ein Verfahren nennen, um aus den Trainingsdaten solche Wahrscheinlichkeitsverteilungen abzuleiten, bzw. wie ich eine systematische statistische Analyse auf den Daten mache?

Der Kontext und der Zweck Deiner Analyse sind leider nicht genannt -- es gibt keine Literatur zu der Frage, wie Prognosemodelle für Temperaturen erstellt werden? Multiple Regression wäre ein simpler erster Ansatz, aber
dass die Beziehungen einfach nur linear wären würde ich nicht unbedingt voraussetzen, und von mannigfachen Wechselwirkungen zwischen Prädiktoren ist vermutlich ebenfalls auszugehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[xrismf]

Gibt es denn alternativen zu Multipler Regression, die auch nicht-lineare Zusammenhänge berücksichtigen?