古气候时间序列的相关性分析：不确定性来源与潜在陷阱
应用统计
2019-03-29 v1
摘要
古气候时间序列的比较因多种典型特征而复杂化，包括不规则采样、年龄模型不确定性（例如 radiocarbon 采样点间插值导致的误差）和时间不确定性（定标中的不确定性），这些共同导致待相关各时间序列的观测时间不等且不确定。已有若干方法被提出以近似估计相关性所需的联合概率分布，其中大多依赖插值或时间降采样。本文利用类似于真实海洋沉积物记录常见属性的合成数据，比较了一些流行近似方法的性能。通过马尔可夫链蒙特卡洛采样从数据估计双变量高斯模型参数来确定相关性。我们以相同方法应用于大西洋一对海洋底栖氧同位素记录，补充了伪代理实验。我们发现，基于插值的方法在精度和准确度上优于减少观测数的方法。但在所有情况下，所研究时间序列的具体特征比特定插值方法的选择更重要。相关特征包括观测数、各记录的持续性以及配对序列间施加的耦合强度。在大多数伪代理实验中，观测时间的不确定性引入的额外不确定性小于不等采样和观测时间误差所引入的。因此，只要定标不确定性未知，依赖已发布的时间尺度可以是合理的。
引用
@article{arxiv.1903.11865,
title = {Correlating Paleoclimate Time Series: Sources of Uncertainty and Potential Pitfalls},
author = {Jasper G. Franke and Reik V. Donner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.11865},
year = {2019}
}