気象パターンデータをどのように分析するか?私は、気候変動の影響で過去 16 年間 (2004 年から 2019 年) の降水量が前の 15 年間 (1989 年から 2003 年) から変化したかどうかを知りたかったのです。私たちの仮説は、過去 16 年間で気象パターンが変化し、降水量が増加したというものです。
以下は、さまざまな年の年間平均データです。
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年
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降水量(mm)
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1989年
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384
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1990年
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446
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1991年
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471
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1992年
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491
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1993年
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507
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1994年
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494
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1995年
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356
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1996年
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515
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1997年
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438
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1998年
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651
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1999年
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487
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2000年
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358
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2001年
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353
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2002年
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365
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2003年
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396
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2004年
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427
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2005年
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551
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2006年
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390
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2007年
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298
|
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2008年
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554
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2009年
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451
|
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2010年
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428
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2011年
|
571
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2012年
|
448
|
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2013年
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818
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2014年
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514
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2015年
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654
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2016年
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498
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2017年
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429
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2018年
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411
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2019年
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529
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過去 15 年間を X、過去 16 年間を Y で表した後、JMP を使用してこのデータを実行します。以下を参照してください。
順列テストを実行しました。以下を参照してください：
結果によると、過去 16 年間 (2004 年から 2020 年) の降水量は、過去 15 年間 (1989 年から 2003 年) よりも 91% 増加したと言えます。
私の質問は次のとおりです。
- 分析は正しいですか?
- 並べ替えは置換を使用して実行する必要がありますか?または置換せずに実行する必要がありますか?
- この種の分析でより良い結果が得られる他の方法、たとえば「線形トレンド モデル」はありますか?
その他の質問:
周波数データの範囲が 0 ～ 30 で、データ内に非常に多くのゼロがある場合、データを変換する必要がありますか? 「回帰テスト」または「順列テスト」を当てはめる前に、各数値の平方根を取得したり、各数値の対数 (+.5) を取得したりするのと同じでしょうか?
データの探索と視覚化Re: 気象パターンデータを分析するにはどうすればよいですか?やあ、
私は順列分析について何も知らないので、それらの質問には答えられません。
しかし、他にもできることがあります。
データの単純なプロットから始めます...
...これらの期間の間に大きな変化はないようです。
このプロットと Fit Y by X 分析のスクリプトを含むデータを含む jmp データ テーブルを添付しました (繰り返しますが、これらの期間の違いの証拠はありません)。
また、変更点の分析に一般化回帰で Lasso を使用しました (JMP Pro のみ)。 これは、2010 年から 2011 年にかけての変化点を示唆しています。 @clay_barker以前にこの種のことを行う方法を示しました: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Did-LeBron-James-step-up-his-game-in-the-playoffs/ba-p/30609
これが役立つことを願っています。
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