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J-GLOBAL ID：201802243717586393   整理番号：18A1612070

過去の気候変動の推定における統計的挑戦【JST・京大機械翻訳】

Statistical challenges in estimating past climate changes

著者 (5件)： Sweeney James (School of Business, University College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Salter-Townshend Michael (School of Mathematics and Statistics, University College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Edwards Tamsin (Department of Geography, Kings College London, London, UK) ,  Buck Caitlin E. (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK) ,  Parnell Andrew C. (Insight Centre for Data Analytics, Dublin, Ireland)
資料名： Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics  (Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics)
巻： 10  号： 5  ページ： e1437  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2767A  ISSN： 1939-5108  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候における過去の変化を推定するために現在使用されている統計的方法をレビューした。これらの方法は,統計的モデリング手法の完全な範囲を含み,単純回帰から非パラメトリック空間時間Bayesモデルまでの範囲である。しばしば,完全推論チャレンジは,複数の確率的要素を含む可能性がある多くのサブモデルと,時には機械的またはプロセスベースのモデルに分解される。著者らは,従来のアプローチの多くが,不確実性の構造,取り扱い,および提示において単純であり,新しいモデル(統計モデルに沿った機構的側面を組み込む)が,次の10年に対して魅力的な研究課題を提供することを論じた。政策立案者と将来の気候変動を予測することにより荷電されたものは,それらの予報を較正し,重要な自然気候学的パラメータについて学習し,将来の気候変動に関する適切な決定を行うために,確率論的古気候再構成をますます使用することを希望する。著しく少ない統計学者は古気候再構成に関与しており,この論文が挑戦を取り上げることを望んでいる。本論文は,計算統計学>計算気候変動と数値気象予報の応用の下で分類した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計模型 ,  *気候変動 ,  パラメータ ,  再構成 ,  モデル ,  天気予報 ,  *気候 ,  統計学 ,  古気候 ,  統計的方法 ,  確率論 ,  気候学 ,  不確実性
準シソーラス用語： Bayes法 ,  統計的モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes法と理論 ,  計算ベイズ法 ,  古気候復元 ,  気候の統計的モデリング

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  天気予報  (DC05020O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 気候変動 ,  推定 ,  統計