Finalmente! Previsione inverno 07-08

[Smad]

Piu' che in questo lavoro, ora sono molto impegnato all'universita'

Meglio ancora.....

In bocca al lupo per tutto!

Ciao, Alessandro.

[stellon]

Quali serie precisamente? i dati storici reali e l'output grezzo del modello?

si la serie dei dati storici e l'output del modello

Se e' cosi' non credo che le varianze siano molto simili, anzi.....

[/quote]

non ti preoccupare con piccoli aggiustamenti vedrai che il valore di F ti si impenna (e poi una correlazione che arriva al 90% o giù di li non potrà avere differenze tra le varianze così mostruose no?

E comunque, che valore di F test sarebbe soddisfacente?

boh? >0.8?

chiedi a tormenta

[Tormenta]

si la serie dei dati storici e l'output del modello



non ti preoccupare con piccoli aggiustamenti vedrai che il valore di F ti si impenna (e poi una correlazione che arriva al 90% o giù di li non potrà avere differenze tra le varianze così mostruose no?



boh? >0.8?

chiedi a tormenta

NONEEEEEEEEE

Regà F è una distribuzione che dipende dal numero dei parametri e dal numero dei gradi di libertà. Il valore empirico calcolato DEVE essere confrontato con quello teorico!

[Wolf359]

NONEEEEEEEEE

Regà F è una distribuzione che dipende dal numero dei parametri e dal numero dei gradi di libertà. Il valore empirico calcolato DEVE essere confrontato con quello teorico!

ovvero?

scusa l'ignoranza, ma le uniche e poche conoscenze di statistica le ho dal liceo

[stellon]

si ovvero ?

[Tormenta]

Ragazzi, internet è un pozzo di sapere, questo è un discorso complicato e lungo da fare senza formule ed esempi.
Cmq spendo due parole che possano indirizzarvi.

Quando si fa una regressione lineare o si utilizza qualsiasi altro metodo PARAMETRICO ci sono delle ipotesi che si fanno...tra tutte la forma della distribuzione del nostro campione (nel caso della regressione lineare si ipotizza a priori la gaussianità). Al termine del vostro studio è d'obbligo fare un test d'ipotesi, che vi dica se quello che avete ipotizzato per lavorare è vero.
Quando si usa una distribuzione parametrica come nel nostro caso si usa una distribuzione "teorica" che fitti (che in linea di massima descriva) i vostri dati (distribuzione empirica). Ogni distribuzione teorica ha dei parametri standard (media e varianza sono definiti) e ha una forma che dipende dal numero dei dati, quindi nella fattispecie a fronte dei vostri dati avrete una distribuzione teorica da rispettare!!. Il test F nel nostro caso, controlla la varianza dei vostri risultati e li mette in relazione alla distribuzione parametrica che è teorizzata per quel numero di dati.
Per ulteriori informazioni consiglio un libro di statistica di base corredato da esempi numerici.
Io ho già consigliato questo a stellon:

http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html

[stellon]

Ragazzi, internet è un pozzo di sapere, questo è un discorso complicato e lungo da fare senza formule ed esempi.
Cmq spendo due parole che possano indirizzarvi.

Quando si fa una regressione lineare o si utilizza qualsiasi altro metodo PARAMETRICO ci sono delle ipotesi che si fanno...tra tutte la forma della distribuzione del nostro campione (nel caso della regressione lineare si ipotizza a priori la gaussianità). Al termine del vostro studio è d'obbligo fare un test d'ipotesi, che vi dica se quello che avete ipotizzato per lavorare è vero.
Quando si usa una distribuzione parametrica come nel nostro caso si usa una distribuzione "teorica" che fitti (che in linea di massima descriva) i vostri dati (distribuzione empirica). Ogni distribuzione teorica ha dei parametri standard (media e varianza sono definiti) e ha una forma che dipende dal numero dei dati, quindi nella fattispecie a fronte dei vostri dati avrete una distribuzione teorica da rispettare!!. Il test F nel nostro caso, controlla la varianza dei vostri risultati e li mette in relazione alla distribuzione parametrica che è teorizzata per quel numero di dati.
Per ulteriori informazioni consiglio un libro di statistica di base corredato da esempi numerici.
Io ho già consigliato questo a stellon:

http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html

non mi ci manda tormenta ; ti chiedo qualcosa in più.

Intanto ho dato una occhiata (un po' troppo veloce) a quel link, ed ho introdotto anche la verifica del R2 adj:

sono arrivato ad una correlazione (che ho scoperto essere quella di Person) di 0.79 (errore medio di 0.94°C; percentile 90% di 1.67°C).
Il valore di R2 è di 0.60, quello di R2 adj di 0.48.

Il TEST F, come c'è su excel e come è indicato nelle note del software:

"Restituisce il risultato di un test F. Un test F restituisce la probabilità a una coda che le varianze in matrice1 e matrice2 non siano sensibilmente differenti. Utilizzare questa funzione per determinare se due campioni hanno varianze diverse."

Io l'ho fatto introducendo la serie dei dati storici e la serie dei dati output del mio modello; non so se è sbagliato; ma almeno questa verifica mi ha dato la possibilità di riequilibrare la varianza del modello che era troppo bassa rispetto alla serie dei dati di reanalisys.

Poi ho visto, sempre su excel che c'è la funzione "Distrib. F" la cui sintassi è:

"Sintassi
DISTRIB.F(x;gradi_libertà1;gradi_libertà2)
X è il valore in cui calcolare la funzione.
Gradi_libertà1 sono i gradi di libertà al numeratore.
Gradi_libertà2 sono i gradi di libertà al denominatore."

ma in questo caso non ho capito per nulla cosa debbo inserire per X, e per i gradi di libertà del numeratore e del denominatore: forse 56 relativo al numero di punti di approssimare e 13 pari al numero di predictor?


poi riguardo alla tua nota:

"Ogni distribuzione teorica ha dei parametri standard (media e varianza sono definiti) e ha una forma che dipende dal numero dei dati, quindi nella fattispecie a fronte dei vostri dati avrete una distribuzione teorica da rispettare!!. Il test F nel nostro caso, controlla la varianza dei vostri risultati e li mette in relazione alla distribuzione parametrica che è teorizzata per quel numero di dati."

allora:

varianza dei nostri risultati: sono i dati di output del modello giusto?
distribuzione parametrica teorizzata: quale cacchio è ?

ciao