从一对未对齐数据集估计气候变量的历史变动
统计方法学
2017-12-21 v1
摘要
本文考虑在古气候函数型数据集中，将一个数据集与另一个配准后，从该对数据估计均值函数的问题。我们从理论上证明，将一个数据集相对于另一个进行配准是表述该问题的正确方式，这与在多组纵向生长数据分析中偏好的“中性”时间尺度上的均值函数估计相反。一旦完成配准，便可从合并数据计算均值函数的 Nadaraya-Watson 估计量。我们证明，若使用时间变换的一致估计量进行配准，在若干附加条件下上述均值函数估计量是一致的。我们研究了因时间变换数据集的贡献而可能产生的估计量渐近均方误差的潜在变化。在通过模拟证明额外数据虽存在配准估计误差仍可改善估计后，我们估计了三对古气候数据集的均值函数。该分析揭示了数据集与估计问题的一些有趣方面。
引用
@article{arxiv.1712.07513,
title = {Estimating historic movement of a climatological variable from a pair of misaligned data sets},
author = {Dibyendu Bhaumik and Debasis Sengupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.07513},
year = {2017}
}
备注
41 pages, 5 figures and 2 tables