Penalized Maximal t Test for Detecting Undocumented Mean Change in Climate Data Series
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a penalized maximal t test (PMT) is proposed for detecting undocumented mean shifts in climate data series. PMT takes the relative position of each candidate changepoint into account, to diminish the effect of unequal sample sizes on the power of detection. Monte Carlo simulation studies are conducted to evaluate the performance of PMT, in comparison with the most popularly used method, the standard normal homogeneity test (SNHT). An application of the two methods to atmospheric pressure series recorded at a Canadian site is also presented. It is shown that the false-alarm rate of PMT is very close to the specified level of significance and is evenly distributed across all candidate changepoints, whereas that of SNHT can be up to 10 times the specified level for points near the ends of series and much lower for the middle points. In comparison with SNHT, therefore, PMT has higher power for detecting all changepoints that are not too close to the ends of series and lower power for detecting changepoints that are near the ends of series. On average, however, PMT has significantly higher power of detection. The smaller the shift magnitude Δ is relative to the noise standard deviation σ, the greater is the improvement of PMT over SNHT. The improvement in hit rate can be as much as 14%–25% for detecting small shifts (Δ < σ) regardless of time series length and up to 5% for detecting medium shifts (Δ = σ–1.5σ) in time series of length N < 100. For all detectable shift sizes, the largest improvement is always obtained when N < 100, which is of great practical importance, because most annual climate data series are of length N < 100.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».