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克莱尔·麦克罗里。;丹尼尔·阿福克（Daniel C.Ahfock）。;里卡多·莱莫斯（Ricardo T.Lemos）。

用跨维、序列蒙特卡罗、变分贝叶斯方法检测气候状况变化。 （英文） Zbl 1462.62703号

澳大利亚。N.Z.J.统计。 61，第2期，175-188（2019）.
摘要：我们提出了一项应用研究，该研究展示了一种用于检测气候变化的前沿统计方法。该算法使用贝叶斯计算技术，可以对大量气候数据进行高效的时间分析。输出包括对状态数量和持续时间的概率估计、隐藏状态的数量和概率分布以及时间序列中任何一年的状态转移概率。以太平洋十年振荡指数分析为例。检测到两种状态：一种与PDO的正值相关，呈现较低的年际变化，而另一种对应于PDO的负值和较大的变化。我们将此方法与文献中现有的替代方法进行了比较，并强调了我们的方法有潜力释放隐藏在气候数据中的特征。

MSC公司：

62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62亿02 马尔可夫过程：假设检验

关键词：

气候变化;太平洋十年振荡指数;序贯蒙特卡罗;变分贝叶斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.A.McGrory}等人，澳大利亚。N.Z.J.Stat.61，No.2，175--188（2019；Zbl 1462.62703）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Baum，L.E.、Petrie，T.、Soules，G.和Weiss，N.（1970年）。马尔可夫链概率函数统计分析中的最大化技术。数学统计年鉴41，164-171·Zbl 0188.49603号
[2] Bensmail，H.、Celeux，G.、Raftery，A.E.和Robert，C.P.（1997）。基于模型的聚类分析中的推断。统计与计算7，1-10。
[3] Blei，D.M.、Kucukelbir，A.和McAuliffe，J.D.（2017年）。变分推理：统计学家综述。美国统计协会杂志，859-877。
[4] 肖邦，N.（2002）。静态模型的序列粒子滤波方法。生物特征89，539-551·Zbl 1036.62062号
[5] Doucet，A.、De Freitas，J.F.G.和Gordon，N.J.（2001年）。实践中的序贯蒙特卡罗方法。纽约：斯普林格·Zbl 0967.00022号
[6] Easterling，D.R.&Peterson，T.C.（1995）。检测气候时间序列中未记录不连续性的新方法。国际气候杂志15，369-377。
[7] Fruwirth‐Schnatter，S.（2006年）。有限混合和马尔可夫切换模型：随机过程的建模和应用。纽约：斯普林格·Zbl 1108.6202号
[8] Hare，S.R.和Mantua，N.J.（2000年）。1977年和1989年北太平洋政权更迭的经验证据。海洋学进展47，103-145。
[9] Ives，A.R.和Dakos，V.（2012年）。使用局部线性状态空间模型检测非线性时间序列中的动态变化。生态圈58。
[10] Lanzante，J.R.（1996年）。气候数据分析的抗干扰、稳健和非参数技术：理论和实例，包括对历史无线电探空站数据的应用。国际气候学杂志16，1197-1226。
[11] 新泽西州Mantua、Hare，S.R.、Zhang，Y.、Wallace，J.M.和Francis，R.C.（1997年）。太平洋年代际气候波动对鲑鱼生产的影响。美国气象学会公报781069-1079。
[12] McGrory，C.A.（2012年）。混合模型的变分贝叶斯推断，《贝叶斯统计建模与分析案例研究》，C.L.Alston（编辑）、K.L.Mengersen（编辑）和A.N.Pettitt（编辑）编辑，第388-402页。纽约：Wiley。
[13] McGrory，C.A.和Ahfock，D.（2014）。使用变分Bayes‐SMCVB的隐马尔可夫模型的跨维序贯蒙特卡罗方法。计算机科学和信息系统联合会议（FedCSIS）会议记录（WCO’14）。
[14] McGrory，C.A.和Titterington，D.M.（2007）。有限混合分布贝叶斯模型选择中的变分近似。计算统计与数据分析51，5352-5367·Zbl 1445.62050号
[15] McGrory，C.A.和Titterington，D.M.（2009年）。使用变分近似的隐马尔可夫模型的贝叶斯分析。澳大利亚和新西兰统计杂志51，227-244·Zbl 1337.62015年
[16] 麦格雷公司。A.、Pettitt、A.N.、Titterington、D.M.、Alston、C.L.和Kelly，M.（2015）。使用变分贝叶斯-SMCVB的跨维序贯蒙特卡罗。计算统计与数据分析93，246-254·Zbl 1468.62137号
[17] Nott，D.J.、Jialiang，L.和Fielding，M.（2011）。重要性抽样作为变分近似。统计与概率快报81，1052-1055·Zbl 1221.65029号
[18] Rabiner，L.R.（1989）。关于隐藏马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。IEEE77会议记录，257-286。
[19] Rodionov，S.N.（2004）。测试气候变化的顺序算法。地球物理研究快报31，L09204。
[20] Rodriguez‐Ramirez，A.、Grove，C.A.、Zinke，J.、Pandolfi，J.M.和Zhao，J.（2014）。珊瑚发光表明，太平洋十年振荡是影响南部大堡礁的河流径流变化的主要驱动因素。公共图书馆ONE9，e84305。
[21] Shen，C.，Wang，W.C.，Gong，W.&Hao，Z.（2006）。根据中国东部夏季降雨量的代理数据重建了自公元1470年以来的太平洋十年振荡记录。地球物理研究快报33，L03702。
[22] Wen，C.、Kumar，A.和Xue，Y.（2014）。造成太平洋十年振荡指数不确定性的因素。地球物理研究快报41，7980-7986。
[23] Zhang，Y.、Wallace，J.M.和Battisti，D.S.（1997）。类ENSO年代际变率：1900-93。气候杂志1004-1020。
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