Unabhängigkeit von Monatstemperaturen

Wissenschaft Wetter & Meteorologie
#1

Hallo allerseits!!!

Ich untersuche grade Temperaturwerte vom Januar und August. Ich brauche fürs weitere Vorgehen die Unabhängigkeit dieser beiden Reihen.
Naja also der Chi - Quadrat Test ist bei sowas nicht wirklich geeignet …
Hat jemand von euch ne Quelle wo ich eine gute Argumentation für die Unabhängigkeit von Monatstemperaturen (zumindest die so weit auseinander liegen ) finde? Irgendein Wetterdienst oder so? Ich habe bisher nichts wirklich gefunden-außer ein paar Bauernregeln…

Bin für jeden Hinweis dankbar, auch wie ich den Test bei solchen Reihen evt. doch anwenden kann.
Danke schonmal :smile:
LG

#2

Hallo,

Ich untersuche grade Temperaturwerte vom Januar und August.
Ich brauche fürs weitere Vorgehen die Unabhängigkeit dieser
beiden Reihen.

Also erstmal würde ich die Temperaturwerte als Abweichungen von einem Mittel umschreiben. Also langjährige Mitteltemperatur für alle Januar-Temperaturen ermitteln und dann die Werte als Abweichungen von diesem Mittel betrachten. Für August analog.

Beispiel:
Angenommen du ermittelst für Januar eine Durchschnittstemperatur von 2°C und für August von 20°C. Dann würde das für folgende fiktiven Werte bedeuten:

 Absolut-Temp. Abwei. v. Mittel
Jahr Jan Aug Jan Aug
---------------------------------------------
1 -1°C 22°C -3°C +2°C
2 2°C 24°C 0°C +4°C
3 3°C 21°C +1°C +1°C
4 1°C 17°C -1°C -3°C
5 4°C 19°C +2°C -1°C
6 -2°C 21°C -4°C +1°C
7 1°C 19°C -1°C -1°C

Somit sieht du dann bei den so erhalten Werten ob die Temperaturen eines Monats eher zu kalt, zu warm oder durchschnittlich waren im Vergleich zum langjährigen Mittel. Die Abweichungen kannst du dann in Klassen einteilen (z.B. normal [-1°C bis +1°C], etwas zu warm [+1°C bis +2°C], etc). Dann hast du 2 Ereignisse (Jan/Aug Temperatur) die in sagen wir 7 Klassen (extrem kalt, sehr kalt, kalt, normal, warm, sehr warm, extrem warm) fallen.
Mit diesen kannst du dann doch ganz normal den Chi-Quadrat Test machen.

Naja also der Chi - Quadrat Test ist bei sowas nicht wirklich
geeignet …

Sehe ich nicht so, siehe oben. Du musst die Werte nur so überführen, dass sie damit testbar sind.

Bin für jeden Hinweis dankbar, auch wie ich den Test bei
solchen Reihen evt. doch anwenden kann.

Ich hoffe es hat dir geholfen.

vg,
d.

#3

Dass die Voraussagbarkeit von Wetter potenziell abnimmt, ist so bekannt, dass es sich doch, vielleicht ausgehend von Wiki, googeln lassen müsste. Das Wetteramt in Offenbach weiß es auch. Die Chaostheoretiker auch.

#4

Das Problem bei dem Chi^2 Test ist ja eben, dass nicht interessiert in welche Klasse die Januar- oder Augustwerte liegen, sondern wo ein Augustwert liegt WENN der Januarwert in einer bestimmten Klasse ist. Naja das habe ich soweit mal zusammengebastelt.

Weiteres Problem sind die Forderungen, die an die Kontingenztafel gestellt werden (will ich nicht unbedingt niedertippen jetzt ^^). Ich hatte es mal mit 3 Klassen probiert: (-infty, -1], (-1,1], (1, +infty).
Da ich aber „nur“ 50 Jahre zur Analyse zur Verfügung habe können oben erwähnte Forderungen nicht mal im Ansatz eingehalten werden.
Ich habs dann gaaaanz einfach auf 2 Klassen reduziert: (-infty,0], (0,+infty) also wirklich nur ob eine positive Abweichung im Modell stattfindet oder eine negative.
Jetzt werden zumindest 2 Forderungen erfüllt und die dritte zu 50% :wink:

So wen es interessiert: Die Nullhypothese der Unabhängigkeit wird nicht abgelehnt (bei 3 Klassen wars sogar nur eine „Dezimalentscheidung“).

Danke für den Hinweis mit der Klassenbildung, wollte es schon verwerfen.

Und zu den Chaostheoretikern etc. … ich glaube doch nicht dass diese Quelle ausreichend wäre. ^^

Danke für die Hilfe und liebe Grüße