Accounting for missing data in monthly temperature series: Testing rule‐of‐thumb omission of months with missing values
Notice bibliographique
Résumé
The “3/5 rule” is a commonly used rule‐of‐thumb for dealing with missing data when calculating monthly climate normals. The rule states that any month that is missing more than three consecutive daily values, or more than five daily values in total, should not be included in calculated monthly climate normals. We quantify the impact of missing data in a given year–month for between 1 and 25 missing values. As such, we describe the error the “3/5 rule” (and a related rule that we have dubbed the “4/10 rule”) permits. We tested the statistical robustness of these rules using observed temperature data from a temperate station and a tropical station. We show that, for observed data, the “3/5 rule” permits an average of between 0.06 and 0.07 standard deviations of error in the calculated monthly mean ( ɛ ) when three consecutive or five random values are missing. For its part, the “4/10 rule” permits a maximum ɛ of between 0.07 and 0.09 when four consecutive values are missing, or up to 0.10 when 10 random values are missing. The proportional impact of missing values was similar across variables. We performed a correlation analysis and show that each additional missing value from a year–month of data increases ɛ by between 0.008 and 0.018 for up to 19 missing values. There is a significant relationship between the lag‐1 autocorrelation of a year–month, and ɛ. ɛ can be reduced by simple linear interpolation when values are missing at random and the year–month exhibits lag‐1 autocorrelation. Overall, we find that the application of any “rule‐of‐thumb” should be based on the particular characteristics of the source data and the goals of the research project.
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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 | 0,144 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».