Zustandsraum/ARIMA-Modellierung der Gletscherschmelzrate_Patrick Giuliano(2021-JA-50MP-25)Niveau: Mittelstufe
Mithilfe der Zeitreihenanalyse von JMP und des ARIMA-Modells/State-Space Smoothing Models (SSM) haben wir den Massenverlust antarktischer Gletscher im Prognosezeitraum 2021–2041 untersucht. Wir untersuchen auch die Eismassendaten des GRACE-FO-Satelliten aus geowissenschaftlicher und COVID-19-Perspektive. Das nicht-saisonale/saisonale ARIMA-Modell zeigt eine 12-Monats-Saisonalität und ein langfristiges Trendmuster im Jahresvergleich (durchschnittlicher Anstieg der Schmelzrate um 2 %). Mit SSM konnten wir zufälliges Rauschen reduzieren, die Prognosegenauigkeit verbessern und den Prognosehorizont um mindestens fünf Jahre in die Zukunft erweitern.
*Aufgrund der Umstände des Vortragenden wurden nur die für die Präsentation und Analyse verwendeten JMP-Daten zur Verfügung gestellt. Vielen Dank für Ihr Verständnis.
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungKonsumenten- und MarktforschungDatenexploration und -visualisierungVersuchsplanungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenQualitäts- und Prozesstechnik
