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Datei:Jahresmittel Simulation 3.svg

Dieser Artikel befasst sich mit dem Thema Datei:Jahresmittel Simulation 3.svg, einem Konzept, das in den letzten Jahren aufgrund seiner Auswirkungen auf verschiedene Aspekte des täglichen Lebens an Bedeutung gewonnen hat. Seit seiner Entstehung hat Datei:Jahresmittel Simulation 3.svg die Aufmerksamkeit von Experten und der breiten Öffentlichkeit auf sich gezogen und zu Debatten, Forschungen und unterschiedlichen Interpretationen geführt. Im Laufe der Zeit ist Datei:Jahresmittel Simulation 3.svg sowohl in der Wissenschaft als auch im täglichen Gespräch zu einem Thema von Interesse geworden, und sein Einfluss hat sich auf mehrere Bereiche ausgeweitet und ist zu einem grundlegenden Bezugspunkt für das Verständnis aktueller Phänomene geworden. In dieser Rezension werden verschiedene Perspektiven auf Datei:Jahresmittel Simulation 3.svg untersucht, um eine umfassende und bereichernde Vision seiner Relevanz und Auswirkung auf die heutige Gesellschaft zu vermitteln.

Beschreibung, Quelle

Beschreibung

Simulation Jahresmittel aus Tagesmitteln (=aus gewichteten Monatsmitteln) und aus Monatsmitteln (ungewichtet = arithmetisches Mittel)

Quelle

selbst erstellt

Urheber bzw.
Nutzungsrechtinhaber

Alfie↑↓ 16:42, 25. Sep. 2010 (CEST)

Datum

2010-09-25

Anmerkungen

10.000 Beispieldatensätze mit R 2.11.1 generiert; Grafik wird aus Performancegründen in der Simulation unterdrückt. Code:

d          <- seq(1:365)
nsim       <- 1E4
bias       <- 0
bias.lo    <- 0
bias.hi    <- 0
plot.image <- FALSE
for(i in 1:nsim){
  t <- 15*sin(2*pi*d/365-2) + 15
  noise <- rnorm(365, mean=0, sd=2.5)
  t <- round(t + noise,1)
  annual.mean1 <- round(mean(t),1)
  mo01 <- t;    summary01 <- summary(mo01)
  mo02 <- t;   summary02 <- summary(mo02)
  mo03 <- t;   summary03 <- summary(mo03)
  mo04 <- t;  summary04 <- summary(mo04)
  mo05 <- t; summary05 <- summary(mo05)
  mo06 <- t; summary06 <- summary(mo06)
  mo07 <- t; summary07 <- summary(mo07)
  mo08 <- t; summary08 <- summary(mo08)
  mo09 <- t; summary09 <- summary(mo09)
  mo10 <- t; summary10 <- summary(mo10)
  mo11 <- t; summary11 <- summary(mo11)
  mo12 <- t; summary12 <- summary(mo12)
  month.means <- round(c(summary01,summary02,summary03,
                         summary04,summary05,summary06,
                         summary07,summary08,summary09,
                         summary10,summary11,summary12),1)
  month.mins <- c(summary01,summary02,summary03,
                  summary04,summary05,summary06,
                  summary07,summary08,summary09,
                  summary10,summary11,summary12)
  month.maxs <- c(summary01,summary02,summary03,
                  summary04,summary05,summary06,
                  summary07,summary08,summary09,
                  summary10,summary11,summary12)
  annual.mean2 <- round(mean(month.means),1)
  bias.actual <- 100*(annual.mean2-annual.mean1)/annual.mean1
  bias <- bias + bias.actual
  if(bias.actual < 0){bias.lo <- bias.lo + 1}
    else{bias.hi <- bias.hi + 1}
  if(plot.image){
    par(bg = "transparent")
    plot(d,t, type="n", xlim=c(1,365), ylim=c(-10,40), axes = FALSE,
    frame.plot = FALSE, xlab = "day #", ylab = "t ")
    x1.at <- c(1,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365)
    axis(1, at = x1.at, lwd = 2, lwd.ticks = 1,
    labels = formatC(x1.at, format="fg"))
    x2.at <- c(16,46,76,106,137,167,198,229,259,290,320,351)
    axis(3, at = x1.at, labels = FALSE, lwd = 2, lwd.ticks = 1)
    axis(3, at = x2.at, tick = FALSE,
    labels = c("Jan","Feb","Mar", "Apr","May","Jun",
      "Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"))
    axis(2, lwd = 2, lwd.ticks = 1)
    axis(4, lwd = 2, lwd.ticks = 1)
    lines(x=c(1,365), y=c(0,0))
    lines(d,t, type="s", lend="square", col="darkorange")
    points(x1.at,month.means, type="s", lwd=2, lend="square",
      col="darkred")
    lines(x=c(x1.at),y=c(month.means,month.means),
      type="l", lwd=2, lend="square", col="darkred")
    points(x1.at,month.maxs, type="s", col="red", lwd=1,
      lty = "dotted")
    lines(x=c(x1.at),y=c(month.maxs,month.maxs),
      type="l", lwd=1, lty = "dotted", lend="square", col="red")
    points(x1.at,month.maxs, type="h", lwd=1, lty = "dotted",
      lend="square", col="red")
    points(x1.at,month.maxs, type="h", lwd=1, lty = "dotted",
      lend="square", col="red")
    points(x1.at,month.mins, type="s", lwd=1, lty = "dotted",
      lend="square", col="blue")
    lines(x=c(x1.at),y=c(month.mins,month.mins),
      type="l", lwd=1, lty = "dotted", lend="square", col="blue")
    points(x1.at,month.mins, type="h", lend="square", lwd=1,
      lty = "dotted", col="blue")
    points(x1.at,month.mins, type="h", lend="square", lwd=1,
      lty = "dotted", col="blue")
    lines(x=c(1,365),y=c(annual.mean1,annual.mean1), col="darkgreen")
    lines(x=c(1,365),y=c(annual.mean2,annual.mean2), col="red")
    legend(x="topleft",
      c("green: mean of daily values or weighted mean of monthly means",
      "red: mean of monthly means"), bty = "n", cex=0.9)
    }
  }
cat("\n", nsim, "simulated datasets\n",
  "Bias = ", round(bias/nsim,4), "%\n",
  "Bias (negative) = ", round(100*bias.lo/nsim,4), "% of datasets\n",
  "Bias (positive) = ", round(100*bias.hi/nsim,4), "% of datasets\n")
Zur Darstellung eines Plots
nsim <- 1
und
plot.image = TRUE
setzen. Validierung: Am Anfang des Codes
set.seed(123456)
einfügen.

Ergebnis sollte sein:

10000 simulated datasets
Bias =  -0.5211 %
Bias (negative) =  78.2 % of datasets
Bias (positive) =  21.8 % of datasets
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