Optimal Fingerprinting with Estimating Equations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change detection and attribution have played a central role in establishing the influence of human activities on climate. Optimal fingerprinting, a linear regression with errors in variables (EIVs), has been widely used in detection and attribution analyses of climate change. The method regresses observed climate variables on the expected climate responses to the external forcings, which are measured with EIVs. The reliability of the method depends critically on proper point and interval estimations of the regression coefficients. The confidence intervals constructed from the prevailing method, total least squares (TLS), have been reported to be too narrow to match their nominal confidence levels. We propose a novel framework to estimate the regression coefficients based on an efficient, bias-corrected estimating equations approach. The confidence intervals are constructed with a pseudo residual bootstrap variance estimator that takes advantage of the available control runs. Our regression coefficient estimator is unbiased, with a smaller variance than the TLS estimator. Our estimation of the sampling variability of the estimator has a low bias compared to that from TLS, which is substantially negatively biased. The resulting confidence intervals for the regression coefficients have coverage rates close to the nominal level, which ensures valid inferences in detection and attribution analyses. In applications to the annual mean near-surface air temperature at the global, continental, and subcontinental scales during 1951–2020, the proposed method led to shorter confidence intervals than those based on TLS in most of the analyses. Significance Statement Optimal fingerprinting is an important statistical tool for estimating human influences on the climate and for quantifying the associated uncertainty. Nonetheless, the estimators from the prevailing practice are not as optimal as believed, and their uncertainties are underestimated, both owing to the unreliable estimation of the optimal weight matrix that is critical to the method. Here we propose an estimation method based on the theory of estimating equations; to assess the uncertainty of the resulting estimator, we propose a pseudo bootstrap procedure. Through extensive numerical studies commonly used in statistical investigations, we demonstrate that the new estimator has a smaller mean-square error, and its uncertainty is estimated much closer to the true uncertainty than the prevailing total least squares method.
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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 | 0,020 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».