Diviértete con las tendencias: ¿qué ganas con eso?

Breve nota de Kip Hansen – 17 de agosto de 2022

He estado investigando para los proyectos de libros de otras personas (no escribo libros). Uno de los temas que analicé recientemente fue la USCRN: Redes de referencia de observación del clima de superficie de EE. UU. (noaa.gov); Autodenominado como “El Red de referencia climática de EE. UU. (USCRN) es una red sistemática y sostenida de estaciones de monitoreo climático con sitios en todo el limítrofe UU., Alaska y Hawái. Estas estaciones utilizan instrumentos de alta calidad para medir la temperatura, la precipitación, la velocidad del viento, las condiciones del suelo y más”.

Un producto principal de datos de temperatura producido por USCRN es Anomalía de temperatura media para toda la red durante su duración total de unos 17 años. Se muestra actualizado aquí en WUWT en la sección de páginas de referencia como «Temperatura superficial, EE. UU. Red de Referencia Climática, 2005 al presente” donde se ve así:

Ahora, a muchas personas les gustaría participar y comenzar a descubrir las líneas de tendencia y decirnos que el Anomalía de temperatura promedio de EE. UU. está «subiendo» o «bajando» y qué tan rápido lo está haciendo.

Pero comencemos con un enfoque más pragmático y preguntemos primero: «¿Qué vemos aquí?»

Sugiero lo siguiente:

1. ¿Cuál es el rango durante el período de tiempo presentado (2005-2022)?

De mayor a menor, el rango es de aproximadamente 11 °F o 6 °C. Este rango no representa un aumento de la caída de la métrica, sino más bien la variabilidad (natural o forzada). Mire la diferencia entre el máximo a fines de 2005 y el mínimo a principios de 2021. Si este gráfico no hubiera estado etiquetado, lo habría identificado como semi-caótico.

2. ¿La anomalía visualmente sube o baja?

Bueno, para mí fue Difícil de decir. Curiosamente, la anomalía parece correr un poco por encima de «0», lo que nos dice que el período base de la anomalía debe ser de algún otro período de tiempo. Y lo es, USCRN utiliza un 1981-2010 período base para «0» al calcular estas anomalías, el período base no está dentro del rango de tiempo de este conjunto de datos de serie temporal en particular.

No obstante, podemos preguntarnos Sobresalir para decirnos matemáticamente cuál es la tendencia durante todo el período de tiempo.

Ahí, ahora ya sabes. ¿O tú? ms excel dice que Anomalía de temperatura promedio de USCRN tiene una tendencia al alza, bastante, alrededor de 1 °F (0,6 °C) durante 17 años.

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¡Ahora viene la DIVERSIÓN!

Elegí arbitrariamente incrementos de tiempo de cinco años, ya que son aproximadamente 1/3 de todo el período. Tres tendencias de cinco años (la última, un poco más larga) que tienen una tendencia a la baja, se suman a un gráfico de tendencia al alza cuando se colocan de extremo a extremo en orden de fecha.

Lecciones que podemos aprender:

una. No utilice períodos de tiempo cortos al determinar las tendencias en una serie de tiempo. Las tendencias son siempre sensibles a las fechas de inicio y finalización.

b. Este fenómeno es algo parecido a La paradoja de Simpson: “es un fenómeno de probabilidad y estadística en el que aparece una tendencia en varios grupos de datos, pero desaparece o se invierte cuando se combinan los grupos”.

“En su libro de 2022 Forma: la geometría oculta de la información, la biología, la estrategia, la democracia y todo lo demás, Jordan Ellenberg argumenta que la paradoja de Simpson está mal llamada:”

«Paradoja» no es el nombre correcto para eso, en realidad, porque no hay ninguna restricción involucrada, solo dos formas diferentes de pensar sobre los mismos datos. … La lección de la paradoja de Simpson no es realmente decirnos qué punto de vista tomar, sino insistir en que tengamos en mente tanto las partes como el todo a la vez”. [ source ]

C. Recuerda otros conjuntos de datos que cambian la tendencia (o incluso el signo de la tendencia) cuando se observan en diferentes períodos de tiempo: me viene a la mente el aumento del nivel del mar, con el breve registro satelital que afirma ser el doble de la tasa SLR del mareógrafo de un siglo. .

d. ¿Por qué mirar tendencias que obviamente no son confiables en diferentes escalas de tiempo? Esta es una pregunta filosófica. ¿Puede una tendencia más larga ser real si todos los componentes más cortos de la tendencia tienen el signo opuesto? ¿Pueden tres tendencias bajistas más cortas sumarse a una tendencia alcista más larga que tenga aplicabilidad en el mundo real? ¿O es solo un artefacto de la escala de tiempo elegida? ¿O es todo lo contrario? ¿Son reales tres tendencias bajistas más breves si se suman para formar una tendencia alcista? (Cuando digo «real» no me refiero simplemente a matemáticamente correcto, sino físicamente correcto.)

mi. ¿Estamos lidiando con una aberración similar a la de Simpson aquí? ¿Hay algo importante que aprender de esto? Ambos puntos de vista son válidos pero parecen improbables.

F. ¿O lo que vemos aquí es solo una cuestión de intentar forzar un conjunto de datos corto y altamente variable para que tenga una tendencia en el mundo real? ¿Nos estamos engañando con la interpretación de la Anomalía de Temperatura Promedio de USCRN como una tendencia al alza, cuando la realidad física es que este conjunto de datos bastante corto se describe mejor como simplemente «altamente variable»?

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Comentario del autor:

Espero que algunos lectores encuentren interesante esta breve nota y que pueda conducir a una reflexión más profunda que “el promedio y su tendencia tienen que ser correctos, son simplemente matemáticas”.

Muchas métricas de CliSci se ven en una escala de tiempo asignada artificialmente de «desde el comienzo de la era industrial moderna», que generalmente se interpreta como finales del siglo XIX.^el siglo, aproximadamente de 1860 a 1890. Judith Curry, en su reciente entrevista en Mente y materia sugiere que esto es literalmente «miope» y que para muchas métricas, un período de tiempo mucho más largo debería ser considerado.

Espero tener tiempo para estar al tanto de sus comentarios, intento responder a todos los que van dirigidos expresamente a mí.

Gracias por leer.

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