Key points are not available for this paper at this time.
الملخص يقترح هذا البحث إجراء انحدار منتظم للعثور على علاقة تنبؤية بين متغير واحد ومجموعة من المتغيرات الأخرى. يقوم الإجراء بتقدير نموذج تنبؤ خطي تحت قيد أن معاملات الانحدار لها هيكل مكاني سلس. يتم فرض قيد السلاسة باستخدام نهج مبتكر استنادًا إلى قيم المتجهات لمشغل لابلاس عبر المجال، مما يؤدي إلى مشكلة تحسين مقيدة تعادل إما انحدار الجرف أو الانحدار بواسطة عامل الانكماش والانتقاء المطلق الأدنى (LASSO)، والذي يمكن حله بواسطة برامج عددية قياسية. بالإضافة إلى ذلك، يستكشف هذا البحث إجراء غير تقليدي حيث يتم تقدير نماذج الانحدار من ناتج نموذج ديناميكي ثم يتم التحقق منها ضد الملاحظات - وهو عكس الترتيب التقليدي. يتم توضيح المنهجية من خلال بناء نماذج التنبؤ الإحصائية لدرجة حرارة منطقة تكساس في الصيف استنادًا إلى درجة حرارة سطح البحر (SST) في المحيط الهادئ المتزامنة. لم يكن لدى أي من نماذج الانحدار المنتظمة مهارة إحصائية ذات دلالة عندما تم تقديرها من الملاحظات. في المقابل، عندما تم تقديرها من ناتج نموذج ديناميكي، كانت نماذج الانحدار لديها مهارة مقارنة ببيانات النموذج الديناميكي بسبب حجم العينة الكبير المتاح من ناتج النموذج الديناميكي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج الانحدار المقدرة من بيانات النموذج الديناميكي التنبؤ بالشذوذات المرصودة بمهارة كبيرة، على الرغم من عدم استخدام أي ملاحظات مباشرة لتقدير نماذج الانحدار. تشير النتائج إلى أن النماذج الديناميكية لم يكن لديها مهارة ذات دلالة لأنها لا تستطيع التنبؤ بدقة بدرجة حرارة سطح البحر نفسها، وليس لأنها لم تستطع التقاط اتصالات حرارة سطح البحر الواقعية.
ديلسول وآخرون (جمعة) درسوا هذا السؤال.