| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Муха, В. С. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-03-17T12:35:29Z | - |
| dc.date.available | 2020-03-17T12:35:29Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Муха, В. С. Статистическая обработка метеорологических данных для выводов о наличии временных трендов = Statistical processing of the meteorological data for conclusion on the presence of the time trends / В. С. Муха // Доклады БГУИР. – 2020. – № 18 (1). – С. 96–103. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38711 | - |
| dc.description.abstract | На примере исследования изменения средних годовых значений температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск с 1998 года излагается методика обработки метеорологических данных для выводов о наличии линейных временных трендов количественных характеристик погоды. Средние годовые значения температуры, полученные по результатам обработки имеющихся метеорологических данных, аппроксимируются методом наименьших квадратов линейной регрессионной зависимостью от времени. Полученная таким образом линейная функция регрессии для средних годовых значений температуры атмосферного воздуха имеет некоторый рост с течением времени (положительный временной тренд). В работе ставится задача выяснения значимости такого тренда. Для этого предлагается использовать регрессионный анализ с его процедурами проверки гипотез. Прежде всего проверяется выполнимость требований, предъявляемых к регрессионному анализу: нормальности распределения возмущений и однородности дисперсии возмущений. Нормальность распределения возмущений проверена и подтверждена критерием согласия Колмогорова. Однородность дисперсии проверена и подтверждена проверкой гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений и критерием Смирнова для проверки гипотезы о равенстве двух распределений. Для проверки значимости положительного тренда средней годовой температуры проверялись гипотезы о значимости коэффициентов линейной функции регрессии с помощью t-статистики с распределением Стьюдента и гипотеза о существовании линейной связи с помощью f-статистики с распределением Фишера (дисперсионный анализ). В результате проверки указанных гипотез на уровне значимости 0,05 установлена незначимость положительного линейного тренда средней годовой температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск в периоды с 1998 по 2016 год и с 1998 по 2017 год и его значимость в периоды с 1998 по 2018 год и с 1998 по 2019 год. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | регрессионный анализ | ru_RU |
| dc.subject | дисперсионный анализ | ru_RU |
| dc.subject | статистическая проверка гипотез | ru_RU |
| dc.subject | парниковый эффект | ru_RU |
| dc.subject | глобальное потепление | ru_RU |
| dc.subject | regression analysis | ru_RU |
| dc.subject | analysis of variance | ru_RU |
| dc.subject | testing of statistical hypotheses | ru_RU |
| dc.subject | greenhouse effect | ru_RU |
| dc.subject | global warming | ru_RU |
| dc.title | Статистическая обработка метеорологических данных для выводов о наличии временных трендов | ru_RU |
| dc.title.alternative | Statistical processing of the meteorological data for conclusion on the presence of the time trends | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| dc.identifier.DOI | http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-1-96-103 | - |
| local.description.annotation | The technic of the processing of the meteorological data for conclusion on the presence of the time
trends in the quantitative characteristics of the weather on the example of the analysis of the average yearly
atmospheric temperature change at the meteorological station Minsk from 1989 is presented. The average yearly
atmospheric temperature received from the measurements is approximated by the least square error method
in the linear time dependence regression function. The linear time dependence regression function received
in such a way has some positive growing (positive trend). The aim of this paper is to clarify the significance
of this growth. For this aim, the usage of the regression analysis with its procedures of hypotheses testing
is proposed. First of all, the performing of the demands presented to the regression analysis is checked:
normality of the distribution of the disturbance and the homogeneity of the variance (dispersion)
of the disturbance. The normality of the distribution of the disturbance was checked and confirmed
by the Kolmogorov test. The homogeneity of the dispersion of the disturbance was checked and confirmed both
by checking the hypotheses on the equality of the dispersions of two normal distributions and by the Smirnov
test for checking the hypotheses on the equality of two distributions. For checking the significance of the
positive trend of the yearly mean temperature, the hypotheses on the significance of the coefficients of the linear
regression function by the Student
t-statistics and the hypothesis on the linear connection presence
by the analysis of variance were checked. As the result, the insignificance of the positive linear trend from 1998
to 2016 and from 1998 to 2017 and its significance from 1998 to 2018 and from 1998 to 2019 on the level
of significance 0.05 for mean average yearly atmospheric temperature at the meteorological station Minsk
was stated. | - |
| Appears in Collections: | № 18(1)
|
