Anerkannter Beratender Meteorologe   

Was kann ich für Sie tun ...

Die Windrose, kein Profi-Messgerät ...

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Willkommen auf der Statistikseite!

Warum auch immer, die Statistik hatte es mir schon als Schüler angetan, beispielsweise, dass man wirklich 3,141592653 ... erreichen würde, wenn man sehr lange eine Nadel oder ein Streichholz (Zahnstocher, Zählstäbchen) auf ein Schachbrett fallen lässt.
Mit Abstand d für die Linien auf dem Schachbrett und den Stäbchen mit der Länge l konnte es losgehen: Stäbchen fallen lassen. Dabei berührt der hinab fallende Stab eine der Linien oder nicht. Das Verhältnis aus Treffern zu der Anzahl der Versuche ergibt die Wahrscheinlichkeit (W), mit der ein Treffer zustande kommt. Daraus lässt sich dann mit Hilfe der Beziehung Pi=(2l)/(Wd) die Zahl Pi berechnen (Die Zahl wird hier ohne Zuhilfenahme eines Kreises berechnet!).
Aber zugegeben: Ich habe beim ersten Erreichen von 3,14 dann doch abgebrochen. Auch als Schüler kann man sich nicht nur an Statistik erfreuen.

EXEL

schneller EXEL-Plot Zum Glück gibt es heute PCs und Tabellenkalkulationsprogramme, die uns Arbeit abnehmen!
Mit 4 bis 6 Mausklicks hat man eine Regressionsgerade in den Plot gepackt (Best Fit) und Regressionsgleichung und Bestimmtheitsmaß angeben.
Das gezeigte Beispiel ist ein Griff ins wahre Leben! Bei der Untersuchung »Klassifikation von Profilmessungen in der stabilen Grenzschicht« (siehe Referenzliste) war die Zielgröße die 6stündige Abkühlung und Wind und Ausstrahlung waren zunächst die Prediktoren/Klassifikatoren. Doch auch der Einfluss des Spreads (Taupunktdifferenz) zum Sonnenuntergang ist nicht zu verachten!

Bei diesen Regressionsrechnungen mit MS-EXEL oder auch dem nachfolgenden Software-Beispiel ist zu beachten, dass die Regressionsgeraden (Best Fit) sich in der Lage (also nicht nur in der Formel, das wäre ja selbstverständlich) unterscheiden, je nach dem ob a=f(b) oder b=f(a) ausgewertet wurde. Doch dazu später mehr ....

WinSTAT® Statistic für Windows

die selben Daten wie mit EXEL Erste Feststellung: Es kommt hier nichts anderes raus als bei EXEL. Aber WinSTAT kann natürlich mehr: Multiple Regression, viele Tests usw.

Mit diesem Produkt der Kalmia Co. Inc. bzw. der deutschen Version der Greulich Software arbeite ich überwiegend, wenn es um die statistische Aufbereitung von Daten geht, sei es, um Zusammenhänge besser zu begreifen oder auch um anwendbare Parametrisierungen zu erarbeiten. Die zahlreichen multiplen Regressionsbeziehungen für den »Klimaatlas Oder-Spree« wurden hiermit abgeleitet.

Stichworte zu WinSTAT: Regression • Clusteranalyse • Faktorenanalyse • Diskriminanzanalyse • Zeitreihenanalyse • Survivalanalyse • Pearson Korrelation • Spearman Rangkorrelation • Kreuzkorrelation • Kendall's Tau • Polynomische Regression • T - Test • U - Test (Mann-Withney) • Wilcoxon-Test • Varianzanalyse • • Kolmogorov-Smirnov-Test • u. a. m. ...

Nur letzteres soll als Beispiel dienen (für Fans von Suchmaschinen): gelegentlich gibt es auch andere Transkriptionen russischer Namen. In Schönwieses »PRAKTISCHER STATISTIK für Meteorologen und Geowissenschaftler « (ich habe die 2. Auflage 1992) ist der Test unter KOLMOGOROFF-SMIRNOFF zu finden. Last not least soll auch noch der Chi-Quadrat-Test erwähnt sein, den inzwischen sogar Finanzbeamte für sich entdeckt haben, um Fahrtenbuchbetrüger zu entlarven.

Nicht unerwähnt sollte auch folgende Monographie bleiben: TAUBENHEIM, J.: Statistische Auswertung geophysikalischer und meteorologischer Daten. Geest & Portig, Leipzig 1969.

Selbstorganisation und Neuronale Netze

Kundenwünsche sind heilig, deshalb habe ich mich Mitte der 90er Jahre auch mit neuronalen Netzen auseinandergesetzt. Die Frage statistischer Modelle mittels Selbstorganisation war schon Ende der 90er Jahre auch im Rahmen der Promotion diskutiert worden.

Mein Eindruck: Ob Aktienkursvorhersagen oder meteorologische Probleme: Sensationelle Steigerungen der Vorhersagemöglichkeit habe ich nicht gesehen. Für einfachere Fragestellungen scheint es legitim, weiterhin multiple Regressionsmodelle aufzustellen!

Diese These würde ich später gern tiefer diskutieren. Wenn ich die Nutzung multipler Regressionsmodelle weiterhin für möglich halte, schließe ich selbstverständlich ein, dass bei der Entwicklung des Prediktorenvorrats sorgfältig gearbeitet wird (auch die theoretisch und praktisch richtigen Einflussgrößen sind bereitzustellen) und natürlich muss man auch all das tun, was ENKE/BALZER bereits in den 80er Jahren vorgeschlagen hatten.

Enke, W.: Ein adaptives Regressionsmodell - lernende, lineare multiple Regression. Z. Meteorol. 34 (1984) 2, 66-74
Enke, W.: Ein Verfahren zur Aufstellung statistischer Prognosealgorithmen als Einheit von Cluster-, Diskriminanz- und Regressionsanalyse. Z. Meteorol. 36 (1986) 2, 117-122
Enke, W.: Ein erwartungstreues lineares Selbstorganisationsmodell. Z. Meteorol. 38 (1988) 5, 308-314
Balzer, K.: Statistische Vorhersage seltener Ereignisse und die Macht des Zufalls. Z. Meteorol. 39 (1988) 1, 30-35

Statistik-Software SPSS

Inzwischen (Herbst 2004) gibt es die SPSS-Version 12.0. SPSS ist natürlich etwas für Profis. Nicht nur in den Ergebnissen, sondern auch in der Anwendung. Damit auch mit der Gefahr, schnell mal einen Fehler zu machen, weil man eine der vielen Schrauben nicht versteht bzw. übersieht. Meine SPSS-Version 7.0 hat mich trotzdem einige Jahre treu begleitet, vielleicht gibt es eine Aufgabe, um sie wieder aufzuwecken?


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Texte erstellt: 13.03.2005, letzte Änderung dieser Seite: 13.03.2005 ||