Prossimo inverno: EA positivo o negativo?

[stellon]

quindi a occhio, (non conosco le varianze) sono un pò troppi predictors.

ho capito.
c'è un metodo oggettivo per valutare questa cosa qui?

[Tormenta]

ho capito.
c'è un metodo oggettivo per valutare questa cosa qui?

F test

[stellon]

F test

ah, ecco

ho visto su excel, che c'è questa funzione: per usarla devo inserire le due serie (i valori da approssimare ed i valori dell'indice) giusto?

per quello che ho visto si tratta di una funzione che valuta la "similitudine" tra le varianze delle serie.

In effetti non mi ero mai preoccupato di tenere sotto controllo la varianza; la correlazione raggiunta con la serie dell'indice aveva una varianza più bassa dei valori di anomalia di temperatura (1.4 contro 2.9); ragione per cui il risultato di tale test è "bassino" 0.005 .

Ma ho visto che cambiando pochi coeff. si possono ottenere valori di F superiori a 0.80, mantenendo la correlazione comunque superiore a 0.50.

Tra l'altro questo mi ha dato la possibilità di verificare che modificando un po' l'approccio (in particolare invertendo i segni del coeff. della Qbo) per il periodo 90-2006 si possono raggiungere correlazioni molto alte, superiori a 0.80; purtroppo la correlazione del periodo antecedente diminuisce (ma si possono fare un sacco di prove ulteriori)

Però chiedo:

1) quale valore minimo di questo indice di test conviene assicurare?: per esempio con una varianza della serie di input di ca. 2.5, contro i 2.9 della serie storica, ottengo un Ftest pari a 0.50; sarebbe così deleterio?

2) fermo restando che l'ideale è avere una buona correlazione ed una buona similitudine delle varianze: perchè questo fattore dovrebbe incidere sulla valenza preditiva dell'indice?

ciao

[stellon]

per la cronaca, ero arrivato a questo punto (0.76corr); prima che mi scombinassi tutti i piani

[Tormenta]

ah, ecco

ho visto su excel, che c'è questa funzione: per usarla devo inserire le due serie (i valori da approssimare ed i valori dell'indice) giusto?

per quello che ho visto si tratta di una funzione che valuta la "similitudine" tra le varianze delle serie.

In effetti non mi ero mai preoccupato di tenere sotto controllo la varianza; la correlazione raggiunta con la serie dell'indice aveva una varianza più bassa dei valori di anomalia di temperatura (1.4 contro 2.9); ragione per cui il risultato di tale test è "bassino" 0.005 .

Ma ho visto che cambiando pochi coeff. si possono ottenere valori di F superiori a 0.80, mantenendo la correlazione comunque superiore a 0.50.

Tra l'altro questo mi ha dato la possibilità di verificare che modificando un po' l'approccio (in particolare invertendo i segni del coeff. della Qbo) per il periodo 90-2006 si possono raggiungere correlazioni molto alte, superiori a 0.80; purtroppo la correlazione del periodo antecedente diminuisce (ma si possono fare un sacco di prove ulteriori)

Però chiedo:

1) quale valore minimo di questo indice di test conviene assicurare?: per esempio con una varianza della serie di input di ca. 2.5, contro i 2.9 della serie storica, ottengo un Ftest pari a 0.50; sarebbe così deleterio?

2) fermo restando che l'ideale è avere una buona correlazione ed una buona similitudine delle varianze: perchè questo fattore dovrebbe incidere sulla valenza preditiva dell'indice?

ciao

L'F test è un test di significatività del modello... L'indice che ti viene fuori (empirico) deve essere confrontato con uno teorico. Se il valore empirico è più basso di quello teorico il modello non è significativo (test ad una coda), cioè non è in grado di inseguire la variazione futura dell'indice ma sono di interpretarne quella passata.

leggi qui:
http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html
http://www.dsa.unipr.it/soliani/capu16.pdf

ci sono un sacco di esempi che posso tornarti utili, tra l'altro vedo che sei aperto mentalmente a questi discorsi per cui non ti sarà difficile comprenderli

[Tormenta]

per la cronaca, ero arrivato a questo punto (0.76corr); prima che mi scombinassi tutti i piani

non ti preoccupare, stai facendo un buon lavoro, ma se lo vuoi pubblicare in futuro o renderlo scientificamente apprezzabile, ci vuole un pò di verifica

[stellon]

grazie, quando ho tempo leggerò con calma.

Intanto vedo che le cose possono essere abbastanza aggiustate, anche con l'obiettivo di tenere sotto controllo le varianze.

Nel grafico allegato il testF è pari a 0.83; la correlazione complessiva è di 0.71 (superiore per il periodo 90-06, inferiore per il periodo 50-89).

certo ci sono molti "picchi" che comportano un aumento dell'errore medio (prossimo a 1) che vanno sistemati; però non mi dispiace l'andamento dell'ultimo periodo.

[Sigma]

concludiamo:

Tutta questa noiosissimo bla bla bla che vi ho fatto, di cui me ne scuso, è interessante perche PDO e AMO essendo indici multidecadali non cambiano tantissimo nel tempo ed è dunque più facile in ambito previsionale ipotizzare quale sia il pattern EA e quindi la temperatura invernale Italiana nel prossimo inverno.

I valori di AMO che stiamo avendo sono positivi ma non altissimi, quindi ricadiamo nei cluster 1-2 e 5 (blu rosso e nero) Ne consegue che a seconda della magnitudine della PDO, potremmo avere un EA e quindi una temperatura leggermente sotto media (cluster blu) oppure se la PDO dovesse sprofondare un inverno gelido da ricordare (cluster nero), o con una PDO molto alta un inverno da dimenticare come lo scorso (ma mi sembra che questo pattern sia da escludere guardando l'andamento degli ultimi mesi).

Tutto questo discorso non può tenere conto della possibilità di ondate di gelo dovute a stratwarming major che come ci hanno illustrato gli amici di meteotriveneto quest0anno sono altamente probabili.

Paolè che dire..lo sai cosa penso di te.
Analisi a dir poco interessante.
A proposito della parametrizzazione delle serie storiche per la ricerca di correlazioni forti ti consiglio i procedimnenti stocastici, a meno che tu non li abbia già utilizzati (ARMA, ARIMA, FARIMA ecc...).

Feci a mio tempo una tesi molto interessante sullo studio delle serie di T e pioggia per la simulazione (generazione) di nuovi eventi ad essi simili (statisticamente) per irrobustire i campioni di studio.

Potrebbe essere molto interessante e risultarti utile.Quando ci sentiamo ricordamelo che te la giro.

Infatti nella ricerca di correlazioni fra i parametri quel che spesso scarseggia e indebolisce il risultato che ne consegue è il numero di serie storiche campione..

Fra l'altro il relatore è un ricercatore (ops adesso professore) molto valido del Cnr.
Se vorrai ti ci metto in contatto fosse mai che te ne esce una collaborazione

Bravo ancora ed un abbraccio

[Tormenta]

Paolè che dire..lo sai cosa penso di te.
Analisi a dir poco interessante.
A proposito della parametrizzazione delle serie storiche per la ricerca di correlazioni forti ti consiglio i procedimnenti stocastici, a meno che tu non li abbia già utilizzati (ARMA, ARIMA, FARIMA ecc...).

Feci a mio tempo una tesi molto interessante sullo studio delle serie di T e pioggia per la simulazione (generazione) di nuovi eventi ad essi simili (statisticamente) per irrobustire i campioni di studio.

Potrebbe essere molto interessante e risultarti utile.Quando ci sentiamo ricordamelo che te la giro.

Infatti nella ricerca di correlazioni fra i parametri quel che spesso scarseggia e indebolisce il risultato che ne consegue è il numero di serie storiche campione..

Fra l'altro il relatore è un ricercatore (ops adesso professore) molto valido del Cnr.
Se vorrai ti ci metto in contatto fosse mai che te ne esce una collaborazione

Bravo ancora ed un abbraccio

Poi parliamo via telefono di quest'affare
Si, li stò utilizzando ma sono ancora poco addestrato.
Per ora i risultati migliori mi vengono con quelli parametrici sulle temperature.

[Sigma]

Poi parliamo via telefono di quest'affare
Si, li stò utilizzando ma sono ancora poco addestrato.
Per ora i risultati migliori mi vengono con quelli parametrici sulle temperature.

Minghia vuoi parlare telefonicamende dell'affare..minghia quando sei mafioso
T'aspetto Paolo aaa
Bacio le mani