100 ปี เฉลี่ยเคลื่อนที่ อุณหภูมิ

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีการใช้งานบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่า ช่วงเวลาที่แตกต่างกันสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงขีดความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์แนวโน้มการระบุแนวโน้มคือหนึ่ง ของฟังก์ชันที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเพื่อนของพวกเขาเป็นตัวชี้วัดที่ล้าหลังซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้ทำนายแนวโน้มใหม่ ๆ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อได้รับการจัดตั้งขึ้นตามที่คุณเห็นได้ รูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในแนวโน้มเมื่อราคาอยู่เหนือระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบขึ้นไปในทางตรงกันข้ามผู้ค้าจะใช้ ราคาต่ำกว่าระดับเฉลี่ยที่ลดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าจำนวนมากจะพิจารณาเฉพาะการถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่น้อยลงกฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทรนด์มีผลต่อผู้ค้า พ่อค้าถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรที่จะวัดโมเมนตัมและวิธีการที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จดังกล่าวคำตอบง่ายๆคือให้ความใส่ใจกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆได้ ของโมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นเกณฑ์ที่ดีสำหรับ โมเมนตัมในระยะกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่ใช้เวลา 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดความโมเมนตัมในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่า ave 15 วัน ความโกรธเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมในระยะสั้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจเป็นพิเศษ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่ใช้โดยทั่วไปมีช่วงเวลาที่ต่างกันในความพยายามที่จะแสดงถึงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 รูปที่ 2 แรงดึงดูดที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้เมื่อระยะเวลาสั้นลง ค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองต่างกันตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในขณะนั้นค่าโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ การกำหนดราคาที่เป็นไปได้สนับสนุนไม่ใช้ประสบการณ์มากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและกลับทิศทางในระดับเดียวกับที่สำคัญ โดยเฉลี่ยตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถยืนยันราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ตัวได้มากนักหลายรายคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ค่าเฉลี่ยอื่น ๆ เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคในการยืนยันการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับอิทธิพลที่สนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยของการเป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นอุปสรรคสำคัญในการป้องกันไม่ให้นักลงทุน การผลักดันให้ราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างความต้านทานนี้มักถูกใช้โดย traders เป็นเครื่องหมายเพื่อทำกำไรหรือปิด position ยาว ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้น ๆ หลายคนก็จะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจาก ราคามักจะตีกลับจากความต้านทานและยังคงลดลงถ้าคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งยาวในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญอาจเป็นประโยชน์สูงสุดสำหรับคุณในการเฝ้าดูข้อมูลเหล่านี้ e ระดับอย่างใกล้ชิดเพราะพวกเขาสามารถส่งผลกระทบต่อมูลค่าของการลงทุนของคุณการสูญเสีย - หยุดการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อระบุตำแหน่งเชิงกลยุทธ์เพื่อตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้า เพื่อตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะเติบโตได้ขนาดใหญ่เท่าที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในหุ้นยาวและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้เป็นอย่างมากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการตั้งค่า คำสั่งหยุดการขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยของผู้ย้ายความเสี่ยงมีความสำคัญมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดมากขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปจะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงหยิบขึ้นมาใหญ่เท่านั้น แนวโน้มโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามหากความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วัน เป็นสิ่งที่เหมาะสมถ้า 20 วันแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci จาก 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รอบสัปดาห์จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับรอบสั้น ๆ ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายที่สุด สร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างให้สั้นลงเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดที่หลากหลายโดยมีราคาย้อนหลังและ โดยเฉลี่ยจะใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่ง. สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิดสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันซึ่งกันและกัน Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่มีหลายช่วงเฉลี่ยที่แท้จริงเพื่อกรองค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่า MACD Movement Average Convergence Divergence ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย ระบบวางแผนเป็น oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วการตรวจสอบรายสัปดาห์ของตลาดทั่วโลกจะช่วยให้คุณสามารถระบุความเสี่ยงด้านตลาดได้ดียิ่งขึ้น ปกติสำหรับบรรยากาศการปรับปรุงล่าสุด 11 สิงหาคม 1997 ข้อจำกัดความรับผิดชอบมาตรฐานใช้ที่นี่งานนี้เป็นเพียงความเห็นของ Chuck Doswell และไม่ได้เป็นตัวแทนของการแถลงอย่างเป็นทางการใด ๆ โดย NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC หรือประธานของ สหรัฐอเมริกาตอนนี้คุณรู้คำสั่งของฉันหรืออย่างน้อยคำย่อ ปัจจุบันสถาบันสังกัดสถาบันการศึกษาทางด้านอุตุนิยมวิทยา Mesoscale, Norman, OK.1 บทนำเนื้อหาที่เป็นที่นิยมที่สุดของการสนทนาแบบไม่เป็นทางการคือสภาพอากาศและในปัจจุบันนี้การอภิปรายรวมถึงบนอินเทอร์เน็ตเป็นศูนย์กลางเกี่ยวกับสภาพอากาศที่แปลกประหลาดที่เราได้รับ เมื่อเร็ว ๆ นี้ความแปลกประหลาดของสภาพอากาศที่แตกต่างกันไปคือ Jet Stream, ผลเรือนกระจก, El Ni o, การปะทุของภูเขาไฟ, การเข้าชมคนต่างด้าว, การสิ้นสุดของจักรวาลและอื่น ๆ สิ่งนี้มีต้นกำเนิดในแหล่งต่างๆเช่น หนังสือพิมพ์นิตยสารเสริมสุขนิตยสารวิทยาศาสตร์ยอดนิยมเอกสารแท็บลอยด์และรายการโทรทัศน์ในช่วงหลังโปรแกรมต่างๆเกี่ยวกับสภาพอากาศปรากฏอยู่ในงานนำเสนออย่างจริงจังในพีบีเอสในแง่ความเห็นและคุณลักษณะต่างๆโดยนักพยากรณ์อากาศในท้องถิ่นของคุณในนิตยสารทีวีรุ่นต่างๆ หนังสือพิมพ์แท็บลอยด์และในช่องอากาศฉันจะพูดตรงขึ้นว่าส่วนใหญ่ของสิ่งที่คุณอ่านและได้ยินในแง่ของคำอธิบายผ่านทางต่างๆ ไม่ว่ากี่คนที่มีชื่อเสียงพวกเขาวิ่งออกไปข้างหน้าของกล้องเพื่อจับเสียงกัดหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่โทรทัศน์ใช้แทนเนื้อหา 1 สิ่งที่สื่อปัจจุบันเป็นส่วนใหญ่ปุยและครึ่ง - ความจริงสื่อไม่ได้อยู่ในธุรกิจที่จะทำวิทยาศาสตร์ที่พวกเขาอยู่ในธุรกิจที่จะขายเบียร์, รถยนต์, เครื่องสำอาง, ยาสีฟัน, อาหารจานด่วนและบางทีอาจจะเป็นตัวเองถ้าวิทยาศาสตร์ที่ดีขายดีที่ดี แต่มีแนวโน้มที่จะผลักดันต่อการขัดแย้ง และน่าตื่นเต้นเกือบตลอดเวลาค่าใช้จ่ายของสารการเขียนโปรแกรมส่วนใหญ่เป็นข้ออ้างที่จะนำผลิตภัณฑ์ของตนในหน้าของคุณผู้บริโภคหากพวกเขาเกิดขึ้นที่จะพูดอะไรบางอย่างการศึกษาเป็นส่วนใหญ่บังเอิญให้ผู้ซื้อระวังวิทยาศาสตร์มีแนวโน้มที่จะเบื่อ folks เพราะ ต้องใช้ความระมัดระวังและระมัดระวังเป็นพิเศษคนส่วนใหญ่มองดูโทรทัศน์หรือพลิกผ่านแมกกาซีนบนแผงหนังสือพิมพ์ท้องถิ่นหรือแม้กระทั่งท่องอินเทอร์เน็ตก็เบื่อได้ง่ายพวกเขาไม่ต้องการ ต้องการคิดหนักหรือยาวมากดังนั้นพวกเขาจะเข้าใจได้ง่ายโดย hype และพูดเกินจริงโกหกและตำนานที่พวกเขาพบเกี่ยวกับสภาพอากาศถ้าฉัน haven t รังเกียจคุณจนถึง 2 คุณต้องสนใจในสารอย่างน้อยน้อย Let s ได้รับหลังจากหัวข้อตอนนี้คนส่วนใหญ่ดูโลกผ่าน egocentric ตาพวกเขาทำหน้าที่เป็นถ้าประสบการณ์ส่วนตัวของตัวเองเป็นตัวแทนของประสบการณ์ของดาวเคราะห์ทั้ง s ตลอดเวลาสำหรับหลาย ๆ คนถ้าพวกเขาเองยังไม่ได้มีประสบการณ์บางอย่างมาก่อนจะต้อง ประสบการณ์ที่ผิดปกติและผิดปกตินี่คือโง่และตื้น ๆ ก็เกือบไม่สมควรได้รับการกล่าวถึงที่นี่ยกเว้นที่ folks หลายคนร่วมกันชนิดของสมมติฐานโดยนัยนี้เกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขาเมื่อใดก็ตามที่สภาพอากาศเกินช่วงประสบการณ์ของคนบางคนและมีแนวโน้มที่จะมีความทรงจำสั้น, ดังนั้นการรับรู้ประสบการณ์ของพวกเขามักจะ จำกัด อยู่เพียงไม่กี่ปีที่ผ่านมาจากนั้นจึงมีเสียงดังว่าเป็นสิ่งผิดปกติหรือผิดปกติมักจะแต่งแต้มด้วยการคาดเดาเกี่ยวกับอนาคตอันใกล้ แน่นอนว่าเมื่อคุณอ่านและได้ยินเกี่ยวกับสภาพอากาศจากสื่อคุณมักจะได้รับการบอกเล่าถึงสิ่งที่เป็นปกติในวันนั้นว่าอุณหภูมิปกติสูงอุณหภูมิปกติต่ำและอาจเป็นปริมาณฝนโดยทั่วไปสำหรับปีจนถึงวันที่นั้น คุณจะได้รับข้อมูลที่แสดงถึงสิ่งที่เป็นปกติในวันใด ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเมืองของคุณคุณเคยคิดเกี่ยวกับสิ่งที่ตัวเลขเหล่านี้หมายถึงพวกเขามาจากสิ่งที่พวกเขาบอกจริงๆบอกคุณเกี่ยวกับสิ่งที่คาดหวังในวันที่ 5 เมษายนหรือ 23 ตุลาคม, หรือเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปตามสภาพอากาศปกติในวันที่กำหนดหรือในช่วงปีที่กำหนดในขณะที่ฉันหวังว่าจะแสดงคำว่าปกติอาจเป็นทางเลือกที่ไม่เหมาะสมของคำที่บ่งบอกถึงบางสิ่งบางอย่างที่ไม่เหมาะสมเมื่อคำที่ใช้ในการอธิบาย สภาพอากาศโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเชิงปริมาณวิธีการ 2 การกระจายสำหรับวันที่เฉพาะเจาะจงผมเริ่มต้นด้วยการพิจารณาว่าข้อมูลที่จริงอาจแสดงให้เห็นว่าสมมุติฐานและทฤษฎีลองนึกภาพว่ามีบันทึกของอุณหภูมิสูง es สำหรับ Hellmouth, เนวาดาที่เสร็จสมบูรณ์เป็นระยะเวลา 100 ปีสำหรับแต่ละวันของปียกเว้นวันที่ 29 กุมภาพันธ์มีค่าอุณหภูมิสูง 100 บันทึกไว้คุณคิดอย่างไรว่าระเบียนดังกล่าวอาจดูเหมือนคุณคิดว่าทุกอุณหภูมิสูงในทุกๆ วันที่ 16 มิถุนายนที่ผ่านมา 100 ปีเหมือนกันนี้ดูเหมือนว่าไม่น่าจะเป็นไปได้เลยไม่มีใครจะโง่อย่างที่เชื่อว่าถูกต้องเป็นวิธีที่ดีในการมองเห็นสิ่งที่ 100 ข้อสังเกตมีลักษณะเหมือนจะแสดงข้อสังเกตอุณหภูมิสูง 100 ข้อซึ่งสามารถทำได้ใน หลายวิธี แต่คิดพล็อตจำนวนครั้งที่อุณหภูมิแต่ละเกิดขึ้นในวันที่ 16 มิถุนายนเช่นพล็อตอาจมีลักษณะเช่นนี้ 3 จากการที่คุณอาจรู้จักเส้นโค้งคุ้นเคยระฆัง Curiously เส้นโค้งระฆังบางครั้งเรียกว่าปกติ การแจกจ่ายส่วนใหญ่มาจากเหตุผลทางประวัติศาสตร์ที่ไม่ค่อยมีความสนใจที่นี่ข้อมูลอาจมีลักษณะเช่นนี้ในวันที่อื่นในสถานที่เดียวกันหรือที่อื่นในวันที่เดียวกัน 3 การวัดกลาง ency. Now พิจารณาวิธีการไปเกี่ยวกับการกำหนดสิ่งที่เป็นปกติสำหรับวันที่เฉพาะเจาะจงให้ที่อุณหภูมิในวันที่แตกต่างจากปีที่บางทีการเริ่มต้นตรรกะมากที่สุดจะบอกว่าสิ่งที่เป็นปกติเป็นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของข้อมูลจาก แต่ละตัวอย่าง 100 ตัวอย่างค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยสำหรับตัวแปรบางตัว x เก็บตัวอย่าง 100 ครั้งจะถูกกำหนดให้เป็นที่ที่ xi แสดงถึงค่าส่วนบุคคลจากแต่ละ 100 ปีในช่วงเวลาที่บันทึกและสัญลักษณ์ตลกถูกอ่านเป็นผลรวม จาก 1 1 ถึง 100 ของ xi 4 ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเป็นหนึ่งในหลายวิธีในการวัดสิ่งที่เรียกว่าเทคนิคเป็นศูนย์กลางแนวโน้มอีกมาตรการหนึ่งที่เรียกว่าค่ามัธยฐานคือค่าของ x ที่แบ่งการกระจายออกเป็นสองเท่ากันด้วย 50 ค่าเหนือค่ามัธยฐานและ 50 ค่าด้านล่างสำหรับเส้นโค้งรูประฆังสองเส้นที่พิจารณาเพียงค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐานจะเหมือนกันค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายจะอยู่ร่วมกับจุดสูงสุดของการแจกจ่ายนี้ไม่ได้เสมอไปตามความเป็นจริง แสดง n ในภายหลังทั้งสองตัวอย่างแรกนี้ได้รับเลือกให้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของข้อมูลมีค่าเท่ากันทั้งสอง แต่การแจกแจงจะแตกต่างกันมากปรากฏว่าช่วงของค่ามีค่ามากขึ้นในตัวอย่างที่สองมากกว่าในช่วงแรก นี่เป็นบทเรียนที่สำคัญเกี่ยวกับความหมายโดยปกติค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมดเนื่องจากจำนวนค่าทั้งหมดต้องคงที่ในทั้งสองกรณีตัวอย่างเช่นในตัวอย่างที่สมมุติของฉันมีค่าอุณหภูมิสูงทั้งหมด 100 ค่าสำหรับแต่ละวัน ค่าเฉลี่ยเกิดขึ้นน้อยมากในตัวอย่างที่สองกว่าครั้งแรกในความเป็นจริงแม้ในตัวอย่างแรกค่าเฉลี่ยไม่ได้เกิดขึ้นส่วนใหญ่ของเวลาส่วนใหญ่ของค่าในการกระจายไม่ได้อย่างแม่นยำกับค่าเฉลี่ยนี่คือ โดยทั่วไปกรณีดังนั้นถ้าปกติมีการกำหนดให้หมายความว่าไม่มีการออกจากค่าเฉลี่ยแล้วสิ่งที่เป็นปกติเป็นจริงค่อนข้างผิดปกติในคำอื่น ๆ ถ้าโดยปกติเราหมายถึงค่าเฉลี่ยสิ่งที่เป็น n ormal เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในชั่วขณะหนึ่งตัวเลขที่แสดงให้เห็นว่าการเกิดค่าเฉลี่ยจะผิดปกติมากขึ้นในตัวอย่างที่สองมากกว่าในครั้งแรก แต่การออกจากค่าเฉลี่ยจะน้อยกว่าในตัวอย่างแรกเมื่อเทียบกับครั้งที่สอง 4 การวัดความแปรปรวน นี่เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงประเด็นสำคัญอีกอย่างหนึ่งถ้าโดยปกติเราเลือกที่จะหมายถึงสิ่งที่เป็นแบบฉบับแล้วสิ่งที่เป็นเรื่องปกติทั่วไปคือรูปแบบสภาพอากาศแปรปรวนในแต่ละปีดังนั้นค่าเฉลี่ยโดยตัวมันเองก็ไม่ค่อยพูดอะไรมากนักเกี่ยวกับสภาพอากาศที่แท้จริง เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเป็นเพียงผลทางสถิติที่ได้มาจากชุดของเหตุการณ์ที่เป็นรายบุคคลอาจไม่ได้มีลักษณะเหมือนค่าเฉลี่ยในการพูดอะไรที่มีความหมายเกี่ยวกับสภาพอากาศความแปรปรวนของมันจะต้องอธิบายในความเป็นจริงคำสั่งใด ๆ เกี่ยวกับสิ่งที่เป็นปกติโดยไม่ต้องอธิบายบางส่วนของ การแจกแจงการออกจากปกติไม่สมบูรณ์และผิดพลาดเพื่อที่จะแสดงความแปรปรวนเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยสถิติมักใช้ค่าความแปรปรวนของตัวอย่าง 2 ที่กำหนดไว้ในตัวหารคือ 99 แทน 100 สำหรับเหตุผลด้านเทคนิคเล็กน้อยบางอย่างที่ไม่เกี่ยวข้องกับเรา 5 เมื่อการกระจายตัวแคบเช่นเดียวกับในตัวอย่างแรกของเส้นโค้งรูประฆังความแปรปรวนมีขนาดค่อนข้างเล็กเมื่อการกระจายเป็น กว้างเช่นในตัวอย่างที่สองความแปรปรวนค่อนข้างใหญ่ตัวแปรสภาพอากาศบางอย่างมีความแปรปรวนมากกว่าคนอื่น ๆ และความแปรปรวนในตัวแปรบางอย่างในสถานที่เฉพาะแห่งอาจแตกต่างจากสถานที่อื่น ๆ ตัวอย่างเช่นอุณหภูมิที่อยู่ใกล้ขั้วโลกหรือบริเวณใกล้เคียง เส้นศูนย์สูตรไม่แตกต่างกันมากในแต่ละวันหรือปีต่อปีเป็นสถานที่ในระหว่างสภาพอากาศในบางส่วนของประเทศจะแปรผันมากขึ้นจากปีที่ปีกว่าในอื่น ๆ และความแปรปรวนขึ้นอยู่กับฤดูกาลในฤดูหนาวใน North Dakota สำหรับ ตัวอย่างเช่นอุณหภูมิดอนทีแตกต่างกันไปเท่าที่พวกเขาทำในเมืองโอกลาโฮมา แต่ในช่วงฤดูร้อนอุณหภูมิในช่วงฤดูร้อนกลับมาอยู่ที่โอคลาโฮมาแตกต่างกันไปมากที่สุดเท่าที่ในนอร์ทดาโคตามีสภาพทางอุตุนิยมวิทยา เหตุผลในการนี้ไม่ได้เป็นความกังวลสำหรับการเขียนเรียงความนี้ผมจะแสดงข้อมูลทั้งใน North Dakota และ Oklahoma City ภายหลังความแปรปรวนตัวอย่างไม่ได้เป็นวัดเฉพาะของความแปรปรวนมีหลายวิธีที่แตกต่างเพื่ออธิบายความแปรปรวนผ่านทางสถิติ 6 แต่มัน มีความสนใจที่จะต้องพิจารณาช่วงระหว่างสุดขั้วพิจารณาข้อมูลจริงบางอย่างสำหรับโอคลาโฮมาซิตีที่แสดงเป็นพล็อตของความแตกต่างระหว่างเร็กคอร์ดสูงและต่ำระเบียนสำหรับแต่ละวันในปีแสดงให้เห็นว่ายังมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสูงและค่าเฉลี่ยต่ำ ซึ่งโดยเฉลี่ยอยู่ที่ระยะเวลา 30 ปี 1961-1990 ซึ่งจะมีการกล่าวถึงในภายหลังเมื่อเวลาผ่านไปโดยที่แน่นอนระเบียนจะถูกหักซึ่งหมายความว่าช่วงของค่าที่สังเกตได้จะค่อยๆเพิ่มขึ้นแม้ว่าการแจกแจงต้นแบบซึ่งไม่มีข้อมูลที่เป็นของแข็ง ใช้ได้เนื่องจากไม่ได้รับการปฏิบัติตามอาจไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงในคำอื่น ๆ แม้ว่าการแจกจ่ายข้างต้นจะคงที่และไม่มีการค้ำประกันว่าเป็น สภาพอากาศเป็นเวลา 100 ปีอาจจะไม่นานพอที่จะให้ตัวอย่างความสุดยอดที่แท้จริงของการกระจายนี้เป็นส่วนสำคัญของภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกในการพยายามที่จะตรวจสอบว่าสภาพอากาศมีการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นพื้นผลิตภัณฑ์ทางสถิติที่ได้มาจากรูปแบบของ สภาพอากาศสำหรับมุมมองที่แตกต่างกันดูบันทึกย่อที่เพิ่มไว้ในส่วนที่ 9 ข้อสังเกตว่าข้อสังเกตทางวิทยาศาสตร์ของเราเกี่ยวกับสภาพอากาศได้รับการเก็บรวบรวมไว้เพียงประมาณ 200 ปีในสหรัฐอเมริกามันค่อนข้างไม่น่าเป็นไปได้ที่จะมีการขึงขังสภาพอากาศที่แท้จริง บางอย่างเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ของสภาพภูมิอากาศเมื่อสภาพภูมิอากาศเองไม่แน่ใจว่าฉันจะกลับไปที่หัวข้อนี้ในภายหลัง 5 ประเภทการแจกจ่ายอื่น ๆ ถ้าเป็นเช่นนี้ไม่เพียงพอแล้วไม่มีการรับประกันว่าข้อมูลจริงจะเป็นไปตามเส้นโค้งเช่นแรก สองตัวอย่างพวกเขาอาจจะมีลักษณะเช่นนี้ที่การกระจายจะกล่าวว่าจะเบ้สำหรับการกระจายแบบเอียงก็ควรจะชัดเจนว่าค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายไม่จำเป็นต้องเป็นวัดที่ดี อีกครั้งของแนวโน้มกลางเพราะมันจะได้รับอิทธิพลจากการออกขนาดใหญ่ไม่กี่ห่างจากจุดสูงสุดในการแจกจ่ายสำหรับการกระจายแบบเอียงค่ามัธยฐานเป็นตัววัดที่ดีกว่าสิ่งที่เป็นแบบทั่วไปเป็นที่ต้องการในกรณีที่รุนแรงเช่นเดียวกับการกระจายมากที่สุดของ precipitation ซึ่งมีลักษณะคล้าย ๆ กันนี้ peak อยู่ที่จุดปลายสุดของข้อสังเกตและการแจกจ่ายจะออกเป็นค่าที่สังเกตได้เป็นขนาดใหญ่ในกรณีเช่นนี้คืออะไรโดยทั่วไปคือค่าศูนย์การตกตะกอนค่ามัธยฐานอาจใกล้เคียงกับศูนย์มากและ ค่าเฉลี่ยอาจได้รับอิทธิพลอย่างมากจากค่าที่น้อยมากสำหรับการแจกจ่ายดังกล่าวความคิดทั้งหมดของแนวโน้มส่วนกลางกลายเป็นเรื่องที่น่าสงสัยสำหรับการกระจายแบบ bimodal มีความท้าทายที่แท้จริงไม่ใช่ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยจะแสดงให้เห็นว่าอะไรเป็นแบบฉบับทั่วไปเนื่องจากมีสองเวอร์ชัน ของสิ่งที่เป็นแบบอย่างไม่ใช่แค่เพียงอย่างใดอย่างหนึ่งไม่มีวัดเดียวของแนวโน้มกลางสามารถอธิบายการจัดเรียงนี้ของการกระจายเมื่อข้อสังเกตแสดงการกระจายแบบ bimodal หรือมากกว่าเพียงแค่ tw o ยอดที่แตกต่างกันซึ่งหมายความว่าสภาพอากาศโดยทั่วไปมีแนวโน้มที่จะตกอยู่ในสองรูปแบบที่แตกต่างกันมากขึ้นการกระจายดังกล่าวสามารถเกิดขึ้นได้จริงแม้ว่าการแจกแจงจริงอาจไม่ชัดเจนเท่ากันเนื่องจากตัวอย่างพวกเขาอาจมีการกระแทกบางอย่างที่แสดงถึงการปรากฏตัวที่เป็นไปได้ แยกความแตกต่างกัน 6 ความแปรปรวนจากวันต่อวันจนถึงตอนนี้ฉันได้พิจารณาส่วนใหญ่การกระจายของตัวแปรในวันเดียวมากกว่า 100 ปีของตัวอย่างสมมุติพิจารณาว่าข้อมูลอาจดูเมื่อพิจารณาตลอดทั้งปีมันเป็น ความสนใจที่จะดูตอนนี้บางข้อมูลจริงพิจารณาพล็อตของช่วงอุณหภูมิบันทึกประจำวันนี้เป็นที่มาจากบันทึกสำหรับโอคลาโฮมาซิตีสำหรับสิ่งที่ระยะเวลาของการบันทึกอยู่ที่เว็บไซต์ที่นอกเหนือไปจากปกติสูงและต่ำบันทึกอุณหภูมิสำหรับแต่ละ วันที่นอกจากนี้ยังมีอุณหภูมิสูงสุดต่ำสุดและอุณหภูมิต่ำสุดสูงสุดสำหรับแต่ละวันดังที่แสดงในตัวอย่างโปรดทราบว่าไม่มีข้อมูลที่มีอยู่ภายใน thi s พล็อตเกี่ยวกับสิ่งที่การกระจายสำหรับแต่ละวันที่อาจมีลักษณะเช่นเดียวกับช่วงระหว่างระเบียนสูงและต่ำสำหรับแต่ละวันคุณจะเห็นว่ามีรูปแบบพื้นหลังที่ค่อนข้างราบรื่นของการกระจายในช่วงปีนี้สะท้อนให้เห็นถึงความจริงที่ว่าอุณหภูมิ จะอุ่นขึ้นในฤดูร้อนมากกว่าในฤดูหนาวโดยทั่วไป แต่ไม่ใช่ทุกวันในช่วงฤดูหนาวจะหนาวและไม่ใช่ทุกวันในฤดูร้อนที่ร้อนอุณหภูมิต่ำสุดที่บันทึกไว้ในความเป็นจริงใกล้เคียงกับระดับต่ำสุดที่บันทึกไว้และอุณหภูมิต่ำสุดที่บันทึกเป็นอย่างต่ำ เหมือนการบันทึกเสียงสูงผู้อ่านอาจต้องการคิดถึงสิ่งที่พูดเกี่ยวกับอุตุนิยมวิทยานี้เป็นเรื่องธรรมดาที่จะหาอุณหภูมิเฉลี่ยในแต่ละวันเป็นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายระหว่างอุณหภูมิสูงที่สังเกตได้และอุณหภูมิต่ำที่สังเกตได้ หวังว่าจุดนี้จะเข้าใจได้ง่ายว่าการกำหนดค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในแต่ละวันด้วยวิธีนี้อาจไม่เป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของอุณหภูมิทั้งหมดได้ erved ระหว่างวันตัวอย่างเช่นอาจเป็นได้ว่าอุณหภูมิสูงสุดในวันที่เฉพาะเจาะจงเกิดขึ้นไม่นานหลังเที่ยงคืนโดยมีหน้าหนาวนำอุณหภูมิลดลงตลอดทั้งวันในกรณีเช่นนี้อุณหภูมิสูงสุดของวันจะไม่เป็นตัวแทนของอุณหภูมิตลอด วันนั้นอย่างไรก็ตามความได้เปรียบในการคำนวณอุณหภูมิเฉลี่ยวันนี้มีเพียง 2 ค่าเท่านั้นคือวันสูงสุดและต่ำสุดของวันอย่างเห็นได้ชัดในทางที่ซับซ้อนมากขึ้นค่าเฉลี่ยจะขึ้นอยู่กับการกระจายของ อุณหภูมิในช่วงกลางวันเป็นจริงสำหรับข้อสังเกตที่ใช้ในการกำหนดสภาพอากาศผู้สังเกตการณ์ไม่เก็บอุณหภูมิรายชั่วโมงตามที่ได้ทำไว้ที่ National Weather Service สังเกตไซต์ แต่วัดเฉพาะอุณหภูมิสูงและต่ำในแต่ละวันการปฏิบัติเช่นนี้ เป็นเพียงภาพสะท้อนของข้อมูลที่มีอยู่ขั้นตอนที่ถูกต้องมากขึ้นไม่สามารถใช้เนื่องจากข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการเป็นตัวแทนที่ถูกต้องมากขึ้น mply ไม่ได้มีที่หลาย sites. Given ทั้งหมดนี้ตอนนี้พิจารณาค่าเฉลี่ยของการพูดเป็นระยะเวลา 30 ปีของการบันทึกอุณหภูมิอุณหภูมิเฉลี่ยสูงสุด 30 ปีอุณหภูมิเฉลี่ยต่ำสุด 30 ปีและค่าเฉลี่ย 30 ปี ของค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในแต่ละวันหากค่าเหล่านี้ถูกวางแผนไว้ในช่วงหนึ่งปีผลลัพธ์จะปรากฏในพล็อตที่แสดงไว้นี่เป็นรูปแบบที่ผันผวนมากขึ้นของอุณหภูมิที่เปลี่ยนแปลงไปของปีกว่าพล็อตที่แสดงไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอุณหภูมิที่บันทึกไว้ วันใดที่กำหนด แต่ก็ยังมีความผิดปกติอยู่บ้าง 7 การพัฒนา normals ถ้าพิจารณาถึงพล็อตค่าเฉลี่ยของอุณหภูมิรายวันค่ารายวันของการคำนวณทางสถิตินี้สามารถใช้เพื่อกำหนดว่าอะไรเป็นเรื่องปกติสำหรับแต่ละวันอย่างไรก็ตามโปรดสังเกตว่า มีบางกระแทกและกระดิกบนพล็อตนี้ค่าเฉลี่ยไม่เปลี่ยนแปลงได้อย่างราบรื่นจากวันหนึ่งไปยังอีกต่อไปตลอดทั้งปีดังนั้นสิ่งที่สามารถทำได้คือการคำนวณเส้นโค้งทางทฤษฎีที่เหมาะกับการสังเกตอย่างใกล้ชิด แต่ที่ทำ es แตกต่างกันไปอย่างราบรื่นจากแต่ละวันถึงวันถัดไปเทคนิคต่างๆมีอยู่สำหรับการทำเช่นนี้ แต่รายละเอียด don t เรื่องที่นี่ค่าจากเส้นโค้งเรียบนี้ยังสามารถเรียกว่าอุณหภูมิปกติสิ่งเดียวกันมากสามารถทำได้แยกกันไปอุณหภูมิสูงรายวัน และอุณหภูมิต่ำประจำวันนี้จะทำให้เส้นโค้งที่ราบเรียบของอุณหภูมิสูงและต่ำโดยเฉลี่ยสำหรับแต่ละวันที่ฉันหวังว่าคุณจะเห็นว่าเทียมค่าปกติดังกล่าวเป็นผลิตภัณฑ์สุดท้ายของจำนวนของสมมติฐานและการจัดการทางสถิติมันจะเป็นแบบฉบับ เฉพาะในความรู้สึกที่ จำกัด มาก แต่กระบวนการนี้หรือสิ่งที่ต้องการเป็นพื้นสิ่งที่ได้รับการทำเพื่อให้คุณมีอุณหภูมิสูงและต่ำปกติที่คุณเห็นในสื่อนำเสนอแน่นอนมีอะไรมายากลหรือศักดิ์สิทธิ์เกี่ยวกับวิธีการนี้คือ ทำทุกขั้นตอนไปพร้อม ๆ กันการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการกับข้อสังเกตในบรรดาการตัดสินใจเหล่านี้เป็นช่วงเวลาที่ใช้กำหนดสิ่งที่เป็นปกติสิ่งที่ generall y ทำไม่ได้ที่จะใช้ตลอดระยะเวลาที่ข้อมูลมีอยู่ แต่จะเลือกระยะเวลา 30 ปีของการบันทึกและเรียกว่าระยะเวลาของสภาพอากาศปกติสำหรับบริการอากาศแห่งชาติ normals ระยะเวลาปัจจุบันของการบันทึกเป็น 1961-1990 ที่ สิ้นสุดของแต่ละทศวรรษระยะเวลาเฉลี่ย 30 ปีจะถูกเคลื่อนไปข้างหน้าอีก 10 ปีเมื่อข้อมูลได้รับการรวบรวมในปีพ. ศ. 2543 ระยะเวลาของภาวะปกติจะเปลี่ยนเป็น 1971-2000 ในปี 2544 และอยู่ที่นั่นจนถึงปีพ. ศ. ผลที่ตามมาจะเป็นเช่นนี้เมื่อใช้กับข้อมูลการตกตะกอนประจำปีของโอคลาโฮมาซิตีโปรดทราบว่าเส้นระดับซึ่งแสดงถึงค่าเฉลี่ย 30 ปีสำหรับช่วงเวลาเฉลี่ยที่แตกต่างกัน 30 ปีเปลี่ยนจากทศวรรษหนึ่งไปเป็นอีกช่วงหนึ่งในบางกรณีความแตกต่าง ค่อนข้างสำคัญสำหรับข้อมูลที่แสดงให้เห็นการยุบปกติประจำปีสำหรับโอคลาโฮมาซิตีมีการเปลี่ยนแปลงโดยเท่า 3 นิ้วดังนั้นสิ่งที่ถูกเรียกว่าปกติ 30 ปีที่ผ่านมาไม่ใช่สิ่งที่เรียกว่าปกติวันนี้ใครเป็นคนตัดสินใจระยะเวลาเฉลี่ยที่จะใช้ใคร ตัดสินใจที่ ปีที่จะใช้ใครเป็นผู้ตัดสินใจว่าข้อมูลสถิติใดที่จะนำมาใช้ในการตัดสินใจของสหรัฐฯการตัดสินใจดังกล่าวจัดทำโดย National Weather Service และ National Climate Data Center สมมุติถ้าพวกเขาถูกถามพวกเขาสามารถให้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการคำนวณว่าอะไรเป็นเรื่องปกติ แต่การตัดสินใจดังกล่าวมีความหมายโดยพลการใด ๆ พวกเขาสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้ด้วยวิธีอื่นและผลที่ได้อาจแตกต่างกันไปบ้าง แต่ก็พอสมควรเช่นกันเหตุใดจึงทำให้เราไม่สามารถแสดงได้ การออกจากปกติเป็นเรื่องปกติทั่วไปทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ได้รับการสังเกตและวิธีการวัดได้อย่างถูกต้องเราอาจไม่มีข้อมูลที่เป็นรูปธรรมมากนักเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นเรื่องปกติสำหรับบางเหตุการณ์มีแนวโน้มว่าจะเป็นเรื่องปกติสำหรับเหตุการณ์ที่น่าจดจำในแง่ของ ออกจากค่าเฉลี่ยที่จะเกิดขึ้นภายในช่วง 30 ปีใหญ่ออกขนาดใหญ่จากเหตุการณ์เฉลี่ยที่จะเกิดขึ้นในทุกศตวรรษและเหตุการณ์ที่ยิ่งใหญ่กว่าที่จะเกิดขึ้นใน 1000 ปีที่กำหนด ความจริงที่ว่าคนส่วนใหญ่มีมุมมองที่เป็นแบบอย่างของวิชาภูมิอากาศที่อธิบายไว้ในบทนำแต่ละเหตุการณ์ที่สำคัญซึ่งออกมากจากค่าเฉลี่ยจะดูเหมือนผิดปกติอย่างรุนแรงกับคนส่วนใหญ่แม้ว่าในความรู้สึกที่แท้จริงมาก ๆ อาจถือได้ว่าค่อนข้างเป็นแบบอย่างเมื่อมองในระยะยาว เวลาที่ฝนตกและช่วงเวลาที่เกิดขึ้นซ้ำทำให้เกิดหัวข้อที่เข้าใจผิดบ่อยๆเกี่ยวกับช่วงเวลาที่เกิดขึ้นซ้ำการใช้งานที่พบมากที่สุดคือฝนตกที่นำไปสู่น้ำท่วมฉับพลัน แต่วิธีนี้สามารถนำมาใช้ในการประมาณช่วงเวลาที่เกิดซ้ำสำหรับเหตุการณ์ใด ๆ ฝนตกที่สังเกตได้จากฝนตกในอ่างล้างหน้าบางแห่งหรืออ่างเก็บน้ำสามารถใช้ในการกำหนดความถี่ของปริมาณน้ำฝนที่ตกในอ่างได้สมมติว่าการวัดปริมาณน้ำฝนถูกแบ่งออกเป็นหมวดหมู่พูดช่วงเวลา 0 01 นิ้วหรือ 0 05 นิ้วหรืออะไรก็ตามและ การนับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นภายในแต่ละช่วงจะถูกนับผลลัพธ์นี้จะเป็นกราฟฮิสโตแกรมความถี่ที่จะมีลักษณะบางอย่าง สิ่งที่คล้ายกับที่แสดงไว้ก่อนหน้านี้มีค่าสูงสุดที่ค่าต่ำสุดและมีหางที่มีความถี่ต่ำมากที่ขยายไปสู่ค่าที่สูงความถี่ของเหตุการณ์ลดลงเมื่อปริมาณน้ำฝนที่เพิ่มขึ้นและปริมาณน้ำฝนที่สังเกตได้เพิ่มมากขึ้นและปรากฎว่าแผนการดังกล่าวมักจะมีค่าประมาณได้ดีมาก สิ่งที่เป็นที่รู้จักกันในชื่อ Lognormal Distribution ในความเป็นจริงการวางแผนสมมุติฐานที่แสดงให้เห็นคือการแจกแจงแบบ Lognormal แน่นอนปริมาณฝนที่สังเกตได้จริง ๆ เป็นจำนวนน้อยมากและอาจไม่ได้รับการสังเกตในช่วงเวลาของการบันทึกถ้าสมมติว่าปริมาณน้ำฝนกระจาย พบโดยใช้ระยะเวลาสั้นของระเบียนสามารถใช้กับระยะเวลานานมากกระจายทฤษฎีสามารถขยายเช่นขยายเรียกว่าการอนุมานเพื่อหาความถี่ในการเกิดขึ้นสมมุติสำหรับความถี่ต่ำมากฝนตกหนักเหตุการณ์ฉันสังเกตเห็นว่ากระบวนการของการอนุมานเป็น สมมุติฐานว่ามีตัวอย่างของข้อมูลหรือสิ่งที่มีอยู่จริง 100 ปีเป็นฐานข้อมูลที่เพียงพอ การสังเกตการแจกจ่ายที่แท้จริงของเหตุการณ์ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ดี แต่ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลอาจเป็นข้อมูลทั้งหมดที่เรามีอยู่สิ่งที่เรียกว่าปริมาณน้ำฝนปกติในวันใดวันหนึ่งโดยทั่วไปจะหมายถึงค่าเฉลี่ยของเหตุการณ์ฝนตกที่สังเกตทั้งหมด วันที่ที่ระบุค่าเฉลี่ยของศูนย์เพิ่มขึ้นเป็นจำนวนมากดังนั้นปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยเป็นจำนวนน้อย ๆ การสังเกตการณ์ปริมาณน้ำฝนทุกวันในสองปีที่ผ่านมาเปรียบเทียบกับค่าปกติจะปรากฏที่นี่สำหรับโอคลาโฮมาซิตีสังเกตว่าสถานการณ์ปกติน่าจะเป็น ว่าฝนจะตกทุกวันในความเป็นจริงมีหลายวันที่ไม่มีฝนในวันที่ฝนตกปริมาณน้ำมักเกินกว่าปกติในวันนั้นค่าที่บันทึกในแต่ละวันของปีที่โอคลาโฮมาซิตี เทียบกับ normals เช่นสิ่งที่ฉันแสดงให้เห็นก่อนหน้านี้สำหรับ Bismarck จะแสดงไว้ที่นี่แน่นอนว่าสื่อรายงานโดยทั่วไปไม่ใช่ค่าเฉลี่ยของฝนสำหรับวันใดวันหนึ่ง แต่เป็นการสะสมทั้งหมดในปีนี้จนถึงวันดังกล่าวดังที่แสดง ที่นี่การสะสมของฝนตกในปีที่กำหนดใด ๆ ไม่ได้ดูคล้ายกับสิ่งที่ดูเหมือนว่าโดยเฉลี่ยในพล็อตนี้ซึ่งในทั้งสองปีไม่มีการจับคู่รวมเป็นประจำทุกปีอย่างแม่นยำซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 30 ปีในช่วงปีพ. ศ. 2504-2533 และ เรียกคืนการเปลี่ยนแปลงปีต่อปีของการตกตะกอนลองนึกภาพกราฟชนิดต่างๆของกราฟสะสมของปริมาณน้ำฝนที่สะสมได้ทุกวันที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลปีที่ต่างกันทั้งหมดการตกตะกอนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นการยากที่จะอธิบายโดยคำว่าปกติในวิธีที่มีความหมายจริงๆโปรดสังเกตว่า ความถี่ของการสังเกตการณ์ที่เกิดขึ้นจะถูกค้นพบจากข้อมูลเหล่านี้โดยการหารจำนวนครั้งที่เกิดขึ้นตามช่วงเวลาที่บันทึกไว้ถ้าเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเกินกว่าเกณฑ์บางอย่างเกิดขึ้น 10 ครั้งใน 100 ปีนั่นคือความถี่เฉลี่ยของทุกๆสิบปี ไม่ได้รับการกระจายอย่างเท่าเทียมกัน 10 เหตุการณ์แม้ว่าเมื่อการกระจายของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจากขนาดที่เป็นหน้าที่ของเวลาถือเป็นสิ่งหนึ่งที่จะเป็น ในความเป็นจริงสำหรับการวัดปริมาณน้ำฝนมีแนวโน้มที่แตกต่างกันสำหรับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในขนาดที่เฉพาะเจาะจงที่จะเกิดขึ้นในกลุ่มโดยมีระยะเวลานานในระหว่างที่ไม่มีอะไรขนาดที่เกิดขึ้นหมายเหตุเพิ่มใน สิงหาคม 2540 โดยวิธีการที่ความถี่ที่เกิดขึ้นจะได้รับสำหรับสถานที่ที่ระบุโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่อนข้างเป็นไปได้สำหรับเหตุการณ์ 100 ปีจำนวนมากที่จะเกิดขึ้นภายในช่วงเวลาสั้น ๆ ในสถานที่ที่แตกต่างกัน แต่ใกล้เคียงถ้าเราพิจารณาอุทกภัยเช่นหลายอ่างที่อยู่ติดกัน could experience 100-year floods over a span of 20 years This would not mean necessarily that the 100-year computations in each basin are wrong Moreover, the values typically are different for each location a 100-year event in the mountainous western US almost certainly would involve smaller rainfall amounts than a 100-year event along the Gulf Coast. The frequency values for low-frequency events that have been estimated by extrapolating the distribution beyond the actual observations are all less than one event per the period of the actual record That is, in the period of record say 100 years , such an event was never actually observed Given a record length of Y years, the lowest frequency that can be seen is Y -1 For Y 100 years this gives a lowest frequency of one per 100 years By extending the graph, estimated values for the frequency that are less than one can be obtained, as already noted If the hypothetical frequency is 0 1 per 100 years, this is the same as once per 1000 years, or a so-called thousand-year event A 500-year event would be 0 2 per 100 years, and so on It s pretty difficult to observe 0 1 events Given that in the United States, a 200 year continuous record is pretty unusual, it is clear that 500- or 1000-year recurrence intervals are the result of such extrapolations. The chances of an event of some given magnitude increase with time, but the passage of one recurrence interval does not guarantee that you will have seen o ne, and only one, such event The longer the period of record, the more likely an event of that magnitude will occur If the event s magnitude is small say a 10 year event , it will occur relatively often and if each 100 year period was considered separately, the frequency of such an event would look pretty much the same over each 100 year interval 10 events per 100 years For very large events say a 500 year event , the frequency within any 100 year interval would fluctuate considerably In some centuries, no such event would occur In other centuries, there might be several such events But if we somehow could look at 10,000 year intervals perhaps using the techniques of paleoclimatology , the frequency of some event with an average recurrence interval of 500 years would be about the same 20 events in every such 10,000 year period At this point in human history, these are pretty abstract concepts, obviously.9 Climate change. As a bit of a digression, suppose the frequency of 10 year events is observed somehow to be changing from one century to the next Any such change might be viewed as a change of the climate, although that might be an arguable conclusion On the other hand, it would be very hard to infer much about changes in the frequency of 500 year events in terms of climate change, because over the time from one century to the next, it is quite possible that all that has been observed is a natural fluctuation in the frequency of 500 year events The ground here is getting pretty shaky. Part of the problem is to decide what is really meant by the word climate The word climate generally is taken to mean some sort of average of the weather That much is fine, but what is the averaging period And how much data are there to be certain in a hard, statistical sense that the average is changing As already noted, solid meteorological observations are about two centuries old in most of the U S and some important observations notably, those above the surface have shorter periods of record than that Of course, evidence can be found for what the climate might have been like a long time ago ice ages, etc , so the climate of the distant past was almost certainly very different from the climate of today, but it is really difficult to be certain of the details of the changing climate And if the climate is changing all the time as is probably the case , then whatever is called the climate is basically only a particular and basically arbitrary way of manipulating the data statistically When the data are viewed with other choices having been made, perhaps the climate will appear more stable than it does when the choices are made another way There are lots of good folks as well as ignorant folks in the media and elsewhere talking about how we humans might or might not be changing the climate and I have no information that says we are or are not changing the climate from what it would have been without human activities However, if climate is changing all the time, how ca n the changes introduced by humans be distinguished from the changes that would have occurred without humans It is very difficult to make this distinction Even experts disagree about such things 7 How can we have confidence that the media reports have done their job in educating us to be aware of the true situation My belief is that we cannot rely on the media to keep us informed about such things. Note added in August 1997 Recently, Reid Bryson wrote a very interesting essay in the March 1997 issue of the Bulletin of the American Meteorological Society Vol 78 pp 449-455 in which he proposes the following definition. Climate Climatic status is the thermodynamic hydrodynamic status of the global boundary conditions that determine the current array of weather patterns. His idea is that the global boundary conditions determine the sorts of permissible weather patterns Hence, if the boundary conditions are changing, so is the climate He notes that this status changes with time and the season, and that the climate includes the weather patterns associated with that status As interesting as this idea is, it s not clear to me that it really has changed anything We do not know the precise boundary conditions the use of this term is associated with treating the problem as a boundary value problem, a mathematical term and so we would still have to do some sort of averaging in order to treat the problem in any practical terms It has not been demonstrated, moreover, that the problem is a pure boundary value problem it might be that with a given set of boundary conditions, the set of permissible weather patterns could also depend on the initial conditions an initial value problem, in mathematical terms However, I like the notion that the climate necessarily includes the fluctuations associated with the weather patterns permitted by a particular set of boundary conditions Reid s essay is certainly an interesting proposal that at least makes an effort to avoid the logical conundrums o f climate as the average of the weather I m inclined to be supportive of its direction, if not the practicality and appropriateness of all its abstractions. One particularly severe winter, or one notably long drought, or some spectacular series of devastating storms does not signal that the climate has changed Not even all of those taken together are sufficient to foretell the Apocalypse Nor should it be considered automatically as something unusual or particularly abnormal, as I have been trying to show. As I look at the data showing the variation of rainfall in Oklahoma City over a period of 91 years I have a lot of trouble being confident in saying that climate change is or is not occurring Yes, there recently does appear to be more precipitation than in the past However, if I dug back into the record another 91 years, I might find find a period that looked very much like, say, the last 10 years Given all the year-to-year variability, a true climate change however we might want to def ine such a thing is pretty hard to detect Even using sophisticated statistical techniques, it is hard to be completely sure There are a lot of things that can affect the record, including the exposure of the raingauge, how the readings are taken, the design of the raingauge, the character of the surrounding region many of these things have changed over the years, even at a single site Assessing climate change is pretty doggoned difficult Weather and its average, the climate changes on many time and space scales, and we can be certain that during the 200 years or less of observations here in the U S we have sampled only a tiny fraction of those time and space variations in the weather and climate.10 Discussion. So where does this leave us Well, there are several conclusions that I want to you to consider. The weather s most predominant characteristic is variability. What is average is not necessarily what is typical In most instances, having weather that corresponds precisely to the averag e is rather unusual. Knowing the average is not enough information to know what is typical What is needed is a knowledge of the variability about the average The variability of weather depends on the time and location being considered. What is considered normal may not even correspond precisely to the average Normality is a matter of definition In order to understand what normal means, you have to know what was done to the data. When the period of observation is less than a given recurrence interval, the actual knowledge of that recurrence interval is subject to uncertainty it depends on the validity of the assumptions used to find it. When recurrence intervals are used to describe events, they do not imply that events of that magnitude will occur at regular intervals. Any particular event or even a series of events does not necessarily show that the climate i e the average of the weather has changed. The use of statistics to develop quantitative knowledge of atmospheric behavior is not some sort of black art, but popular presentations of that knowledge frequently are misleading because they ignore the statistics Statistics is an important tool for development of an understanding of what is normal and what the climate is, simply because with a knowledge of statistics, the limitations of our understanding can be known Typically, in the media, all of the warnings about the limitations of the procedures often called caveats, a Latin word meaning beware are ignored Many of these limitations are technical and difficult for the public to grasp, so the media usually do not present the caveats Oversimplification is an understandable, if lamentable, tendency of media presentations I would hope that most people would seek more information about such things, but folks willing to seek more information are rather exceptional, I fear. Most people do not want to be bothered with technical issues because they feel they are irrelevant to their lives Unfortunately, ignorance of this sort ca n lead the majority of the public to adopt inappropriate positions regarding decisions about our environment an important example of an inappropriate position is one of apathy If there is so much disagreement about what to, then who cares I believe it to be in every person s self-interest to know more about the environmental issues that confront us The environment can be very unforgiving when we make mistakes, and makes no distinction when those mistakes are attributable to ignorance Like the law, the atmosphere does not recognize ignorance as an excuse. Acknowledgments I have been assisted in this process by Dr David Schultz, Mr Dave Andra, Dr Jeff Trapp, Dr Harold Brooks, and Ms Beverly Reese These kind folks have helped me get the data used in the examples I have shown and or engaged in helpful discussions about this topic.