สมมติว่าฉันมีอนุกรมเวลาจำนวนหนึ่งเช่นจำนวนบันทึกอุณหภูมิจากสถานีต่าง ๆ ในภูมิภาค ฉันต้องการได้รับการบันทึกอุณหภูมิเดียวสำหรับทั้งภูมิภาคซึ่งฉันสามารถอธิบายลักษณะของภูมิอากาศในภูมิภาค วิธีการที่เข้าใจง่ายอาจเพียงแค่ใช้ค่าเฉลี่ยของทุกสถานีในแต่ละเวลา แต่ความรู้สึกทางสถิติของฉัน (ซึ่งฉันยังติดต่อไม่ได้ด้วย) บอกฉันว่านี่อาจไม่ใช่เรื่องง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันจินตนาการว่าค่าเฉลี่ยทั่วทั้งภูมิภาคจะลบจุดสุดยอดอุณหภูมิที่น่าสนใจบางส่วนและฉันอาจมีปัญหากับการพึ่งพาระหว่างสถานีปิด
ฉันอาจประสบปัญหาอื่นใดอีกถ้าฉันลองใช้กลยุทธ์เช่นนี้และมีวิธีที่จะเอาชนะพวกเขาหรือวิธีการที่เหมาะสมกว่าในการรวมข้อมูลประเภทนี้
หมายเหตุ: คำตอบอาจกว้างกว่าตัวอย่างเชิงพื้นที่ที่ฉันให้ไว้
1
ปัญหาอาจเกิดจากความขัดแย้งระหว่าง "บันทึกอุณหภูมิเดียวสำหรับทั้งภูมิภาค" และความสนใจใด ๆ ที่คุณมีในรูปแบบของภูมิภาค วิธีการแก้ปัญหาอาจเกี่ยวข้องกับวิธีการกระทบยอดทั้งสองปัญหาเช่นการแบ่งความแปรปรวนลงในองค์ประกอบภายในและระหว่างภูมิภาค
—
ปีเตอร์เอลลิส
@ PeterEllis ใช่ฉันกำลังคิดอย่างคลุมเครือในเรื่องนั้น สำหรับวัตถุประสงค์ของคำถามสมมติว่าฉันไม่สนใจเกี่ยวกับความแปรปรวนเชิงพื้นที่
—
naught101
ในกรณีนี้ฉันคิดว่าสิ่งสำคัญที่คุณต้องกังวลคือการพึ่งพาระหว่างสถานีใกล้ หาวิธีลดน้ำหนักการสังเกตที่ทำซ้ำสถานีได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุณควรจะโอเค
—
ปีเตอร์เอลลิส
@PeterEllis: ตกลง แต่อาจไม่มีวิธีทางกายภาพที่สมเหตุสมผลในการทำเช่นนั้น - ความใกล้ชิดของสถานีไม่ได้หมายความว่าพวกเขาจะพึ่งพามากขึ้น - เช่น สถานีปิดสองแห่งที่อยู่ฝั่งตรงข้ามของเทือกเขาอาจมีความคล้ายคลึงน้อยกว่าสถานีสองแห่งบนที่ราบกว้าง มีวิธีที่เชื่อถือได้ในการกำหนดการพึ่งพาทางสถิติ? ความแปรปรวนร่วมฉันคิดว่า ... ยังคงมีจุดสูงสุดในซีรีส์ผลลัพธ์น้อยกว่า (ฉันเดาว่าจะสะท้อนให้เห็นถึงสถานการณ์ทางกายภาพแม้ว่า - การเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิทั่วทั้งภูมิภาคมีแนวโน้มที่จะช้าลงและมั่นคงกว่าที่เดียว)
—
naught101
@ ไม่มีสิ่งใดเกี่ยวกับลักษณะเชิงพื้นที่ของคำถามของคุณภูมิภาคของคุณมีการกำหนดอย่างไร ในความคิดเห็นของคุณคุณพูดถึงว่าสองสถานีปิดในฝั่งตรงข้ามของภูเขาอาจแตกต่างจากสองสถานีไกลบนที่ราบกว้าง คุณได้พิจารณากำหนดภูมิภาคของสถานีอีกครั้งโดยพิจารณาจากความใกล้เคียงและความคล้ายคลึงกันสำหรับการวิเคราะห์ของคุณหรือไม่? พวกเขาไม่จำเป็นต้องตรงกับขอบเขตของภูมิภาค แต่พวกเขาอาจกลายเป็นภาพซ้อนทับเชิงวิเคราะห์ที่สามารถพล็อตแผนที่แบบดั้งเดิม
—
dav