Statistikk Hvordan fr man data og modell til

Statistikk Hvordan får man data og modell til å passe sammen?

Faget statistikk �Ikke tørre tall, men essensen i dem. �Modell vs data – tilpasning av interesse-parametre Ø Eks på parametre: gjennomsnittelig årsnedbør, en vannføringsseries forklaringsverdi på en annen slik serie, magasinering som funksjon av nedbørsareal. Ø Parametre er i utgangspunktet ukjent, men dataene gi oss et estimat samt en antydning om hvor usikre disse estimatene er. �Modellvalg – gir svar på spørsmål Ø Eks: Er årsnedbøren lik i to nabofelt? Kan vi si noe som helt om en vannføringsserie på bakgrunn i en annen? Ø Svarene er ikke absolutte, men gis med en viss sikkerhet.

Datausikkerhet �Perfekte målinger + perfekte modeller = Null datausikkerhet => Ingen parameter- eller modell-usikkerhet Datausikkerhet: �Reelle målinger er dog beheftet med usikkerhet. �Modellene kan ikke ta alt med i betraktningen. Umålte ”confounders” (lokal topografi og jordsmonn i en hydrologisk modell, for eksempel. ) �Håndteres ved måten målingene sprer seg på, i. e. sannsynlighetsfordelingen.

Modellusikkerhet �Datausikkerhet => Usikkerhet i parameterverdier og hvilken modell som er best (modellusikkerhet) Håndtering av modellusikkerhet: I. Usikkerhet i parameterverdier og modellvalg kan håndteres likt som data: ved sannsynlighetsfordelinger. Bayesiansk statistikk. II. Parameterverdier og modeller kan håndteres som fikserte men ukjente – frekventistisk statistikk (klassisk).

Sannsynlighet �Sannsynlighet: I. II. III. Angir langtidsraten av utfall som havner i en gitt kategori. F. eks. vil 1/6 av alle terningkast gi utfallet ”en”. Angir forholdet mellom en gevinst og hva du er villig til å risikere for den. F. eks. kan du være villig til å risikere 10 kr for å få tilbake 60 kr hvis du får ”en” på en terningkast. Kan gi en formell beregningssystem for usikkerhet og forventning. Sannsynlighet 1/6 for å få ”en” på et terningkast antyder at du ikke har noen større eller mindre grunn til å forvente ”en” enn noe annet utfall på terningen. II og III er begge Bayesianske sannsynligheter, som kan oppfattes som “subjektive” mens I erfrekventistisk og “objektiv” i den forstand at sannsynlighetene antas komme fra tings iboende egenskaper. (Så spørs det om dette virkelig er tilfelle. )

Sannsynlighetlover Eks: 1. For en hendelse A skriver vi Pr(”Du får en ener på ett sannsynligheten for hendelsen terningkast”) som Pr(A). 2. 0≤Pr(A)≤ 1 Pr(flom på vestlandet)=1. 1 betyr at du har regnet feil. 3. Pr(A)+Pr(ikke A)=1 Pr(”to eller mer på et terningkast) = 1 -Pr(”ener”) = 1 -1/6=5/6 4. Pr(A eller B)=Pr(A)+Pr(B) når Pr(”ener eller toer”) = Pr(”ener”)+ A og B ikke kan stemme Pr(”toer”)=1/6+1/6=1/3 samtidig.

Sannsynlighetlover 2 – betinget sannsynlighet Eks: Pr(A | B) gir sannsynligheten for A under forutsetning at B stemmer. Pr(A|B)=Pr(A) betyr at A og B er avhengige. B gir ikke informasjon om A. Motsatt gir B informasjon om A, Hvis andre terningkast ikke lar seg påvirke av første, vil Pr(”ener på andre” | ”ener i første”) = Pr(”ener på andre”). som er drivkraften i Bayesiansk statistikk. Lar vi B=”ener i første kast” og A=”ener i første kast”: Pr(A og B)=Pr(A | B)Pr(B) der Pr(A|B) Pr(”ener på første og andre terningkast”) = Pr(A|B)Pr(A) = Pr(A)Pr(B) = betyr ”sannsynligheten for A gitt B”. 1/6*1/6=1/36. Siden Pr(A og B)=Pr(B|A)Pr(A) også, Fra Bayes teorem: Hvis B ikke gir informasjon om A, Pr(A|B)=Pr(A), så får vi Bayes formel: gir ikke A informasjon om B heller, Pr(A|B)=Pr(B|A)Pr(A)/Pr(B) Pr(B|A)=Pr(B).

Sannsynlighetsfordelinger – endelige utfall En sannsynlighetsfordeling gir et hvert mulig utfall en sannsynlighet. Eks: En terning Alle utfall fra en til seks er like sannsynlige Sum av to terninger En sum på tre (2+1 eller 1+2) er dobbelt så sannsynlig som et utfall på 2 (1+1).

Sannsynlighetsfordelinger – kontinuerlige utfall f(x)=sannsynlighetsfordeling En sannsynlighetsfordeling med kontinuerlige utfall gir et hvert mulig intervall en sannsynlighet. Dette heter gjerne en sannsynlighetstetthet. Eks: uniform fordeling: I dette tilfelle er f(x)=1 for alle x mellom 0 og en og 0 utenfor. Hva dette sier, er at utfall mindre enn 0 eller større enn 1 er umulig. Videre sier det at alle intervaller innenfor (0, 1) som har lik størrelse, er like sannsynlige. Sannsynligheter må summeres til en og sannsynligheten for to ulike utfall er summen av enkeltsannsynlighetene. Dermed blir sannsynligheten for et utfall i et intervall proporsjonalt med størrelsen til intervallet. 1 0 1 x=utfall

Normalfordelingen Til forskjell fra uniform fordeling er alle utfall på tallinjen mulig, men den har likevel et klart senter og en klar utspredning. Toppen angir både fordelingens ”gjennomsnittsverdi”, forventningsverdien, samt stedet der det er 50% sannsynlighet for at utfallene havner over og 50% for at de havner under (medianen). Spredningen, kjent som standardavviket, angir et område der det er mest sannsynlig å finne utfallene. Det er 68% sannsynlighet for at utfallet er ett standardavvik unna forventningsverdien. Det er 96% sannsynlighet for at utfallet er innenfor to standardavvik. Sannsynligheten avtar raskt utover. Forventning og standardavvik er to parametre som til sammen spesifiserer normalfordelingen.

Mer om normalfordelingen Fordelingsfunksjonen, f(x), er glatt. Sannsynligheten for å få et utfall i et lite intervall (x, x+dx) er f(x)*dx. Matematisk ser den slik ut: der er forventingsverdien og er standardavviket. Skal man regne ut sannsynligheten for å få et utfall i et vilkårlig stort intervall må man summere sannsynligheten for masse små. En slik sum er kjent som et integral. At en tilfeldig (stokastisk) variabel, X, er normalfordelt, skriver vi som: X~N( , ).

Hvorfor normalfordelingen? Selv om normalfordelingen ser litt komplisert ut matematisk, har den en rekke gode egenskaper. ü Den er glatt og tillater alle mulige utfall. ü Er karakterisert med en enkelt topp. • Det viser seg at hvis du betinger på at en funksjon er positiv, glatt og har bare en topp, vil normalfordelingen være den enkleste og en som lokalt tilnærmelsesvis er lik enhver annen fordeling med samme egenskaper. ü Symmetrisk ü Informasjonsmessig er det den fordelingen som koder for en gitt sentrering (forventning) og spredning (standardavvik) med minst mulig ekstra informasjon. (Maksimal entropi). ü Summen av to normalfordelte størrelser er normalfordelt. ü En stor sum av størrelser med lik fordeling vil være ca. normalfordelt. (Sentralgrenseteoremet). ü Matematisk behagelig å jobbe med (tro det eller ei!)

Skalastørrelser – lognormalfordelingen Når en størrelse er nødt til å være strengt positiv (massen til en person, volum i et magasin, vannføringen i en elv), passer det ikke å bruke normalfordelingen. En enkel måte å fikse dette på, er å ta en logaritmisk transformasjon på størrelsen. Hvis en stokastisk variabel X>0, vil log(X) anta verdier over hele tall-linjen. Antagelsen log(X)~N( , ) gir også en fordeling for X, kalt den lognormale fordelingen, X~log N( , ).

Ekstremverdifordelinger er fordelingstyper som typisk vil være gode tilnærmelser til fordelingen til ekstreme hendelser, under gitte betingelser. Betingelsene vil angi hvilken fordeling det er snakk om. 1. Maksimum/minimum over et gitt tidsintervall. Eks: årsflommer Her sier teorien det er GEVfordelingen som gjelder. Denne har tre parametre, en som angir sentrering, en for spredning og en angir formen.

Ekstremverdifordelinger 2 1. Maksimum over en gitt terskelverdi Her sier teorien det er Pareto-fordelingen som gjelder. Denne har to parametre, en som angir nedre grense, xm, og en som angir formen, . Pareto-fordelingen kan være ekstremt tunghalet, det vil si at sannsynlighets-tettheten avtar veldig lite utover. Dette kan være problematisk forventing og standard-avvik.

Egenskaper til stokastiske variable - kvantiler � Ut ifra fordelingsfunksjonen, kan man få sannsynligheten for å ligge inne i et intervall eller over en gitt verdi eller under en gitt verdi. � Snur man på dette, kan man få en kvantil/persentil, q(p). Dette er en verdi slik at sannsynligheten for at X skal ligge under denne er p. � En spesialversjon av dette er medianen, der det er 50% sannsynlighet for at X skal anta verdier over median-verdien og 50% for at X skal anta verdier under. Eks: Hvis X~N( , ), så er medianen . � Kvantiler kan brukes til å angi hva som kan antas være rimelige utfall. Ofte brukes 2. 5%- og 97. 5%-kvantilen. Det er 95% sannsynlighet for at X skal være innenfor dette intervallet. Eks: hvis X~N( , ), så er X innenfor ( -1. 96 , +1. 96 ) med 95% sannsynlighet.

Egenskaper til stokastiske variable - forventingsverdi �Forventningen er en stokastisk variabels ”gjennomsnittsverdi”. For et endelig utfall, finner man dette ved å vekte et utfall med dens sannsynlighet og summere over mulige utfall. �Eks: i. iii. iv. v. For en terning er forventningsverdien 3. 5. For en uniformt fordelt variabel mellom 0 og 1, er forventingen ½. For en normalfordelt variabel er forventingen . For en lognormalfordelt variabel er forventingen exp( + 2/2) En Pareto-fordelt variabel har ikke forventing for <1.

Egenskaper til stokastiske variable – standardavvik og varians �Standardavviket angir hvor mye en stokastisk variabel sprer seg på. Teknisk sett er den kvadratroten av variansen, som er forventet kvadratisk avvik fra forventingsverdien: �Eks: ii. For en uniformt fordelt variabel mellom 0 og 1, er variansen 1/12. For en normalfordelt variabel, er standardavviket . iii. En Pareto-fordelt variabel har ikke varians eller standardavvik for <2. i.

Trekninger av stokastiske variable �Hvis vi er i stand til å trekke fra en statistisk fordeling, vil vi med mange nok trekninger se at: i. Gjennomsnittet nærmer seg forventingsverdien. ii. Kvadratavviket nærmer seg variansen. f(x) iii. Histogrammet nærmer seg fordelingsfunksjonen (trekningenes kvantiler nærmer seg fordelingens kvantiler. )

Diagnostikk på fordelingsfunksjoner �Man kan vise histogrammet til dataene og sammenligne med fordelingen. �Eventuelt kan man plotte teoretiske kvantiler mot datakvantiler, såkalte qq-plott. Har man rett fordeling, skal disse kvantilene ligge på en rett linje.

Statistisk inferens �I realiteten kan det være usikkerhet om hvilken fordeling (modell) som passer til å beskrive hvordan dataene har blitt produsert. �Gitt modellen, vil likevel parameterverdiene være ukjent. Naturen vil ikke bare dumpe dette i hendene våre. �Statistisk inferens dreier seg om å bruke data til å si noe om: i. Modellvalg ii. Usikkerhet rundt modellvalget iii. Estimering av parameterverdier iv. Usikkerheten til parameterverdiene v. Andre typer avgjørelser som tas på bakgrunn av modellog parameter-usikkerhet. (Risikoanalyse)

Statistisk skoler- Frekventistisk Klassisk/frekventistisk: Kun data tilordnes en sannsynlighetsfordeling. Ofte basert på likelihood, f(D| ). Fokus på estimering ved kun å bruke data og modell. Modellvalg og usikkerhetsanslag fra sannsynligheten for å reprodusere noe som ligner på de data man fikk. Mens parameterne selv ikke kan ha sannsynlighetsfordeling, kan man tilordne en til estimatorer. En estimator er en metode for å lage et parameter-estimat fra data. Før dataene kommer, vil dermed en estimator ha en sannsynlighetsfordeling.

Moment-estimering Som nevnt, kan en stokastisk variabels forventingsverdi estimeres via gjennomsnittet og variansen kan estimeres via observert kvadratavvik. Forventing og varians er eksempler på momenter, forventinger til polynomiske uttrykk av den stokastiske variabelen. Hvis den stokastiske funksjonen har en spesifikk parametrisk form, kan parametrene bestemmes ut ifra dette. Eks: For normalfordelingen, sett =gjennomsnitt og =roten av kvadratavviket. For lognormalfordelingen, sett =gjennomsnittet av logaritmiske verdier og =roten av kvadratavviket, tilsvarende. For GEV-fordelingen, som har tre parametre, trenges et moment til (skjevhet). OBS: For enkelte fordelinger kan det være ganske kompliserte sammenhenger mellom parametre og momenter

Max likelihood (ML)-estimering Poenget med ML-estimering er å finne de parameterverdiene som gjør data mest mulig sannsynlige. Likelihood er sannsynlighetstettheten for data gitt parameterverdiene, sett på som en funksjon av parameterne. L( )=f(D| ). ML-estimering er altså å finne slik at L( ) får sin maksimale verdi. Siden log() er en monotont økende funksjon, vil optimering over L( ) og l( )=log(L( )) gi samme resultater. Dette kan være hensiktsmessig, siden uttrykkene kan være enklere etter en log-transformasjon.

ML-optimering for normalfordelingen Skal her gjøre en ML-optimering for normalfordelingen som et eksempel på dette. Anta vi har et datasett (X 1, . . , Xn), slik at Xi~N( , ) uavhengig. Skal estimere og . For at et sett estimat av og skal optimere l( , ), må begge deriverte være null: Ganske så likt med moment-estimering!

ML-optimering når ting blir vanskelige Ikke alle modeller gir en likelihood som lar seg analytisk optimere. Da blir man avhengig av å kjøre en numerisk optimering. Her finnes det mye rart, men det meste kan deles i to kategorier: 1. Hill-climbing/lokal klatring: Disse metodene starter i et punkt i parameter-rommet og bruker den lokale ”topografien” til likelihoodfunksjonen til å finne den nærmeste toppen. Eksempel: Newton’s algoritme, Nelder-Mead. 2. Globale metoder: Disse er mye mer sofistikerte/kompliserte. De trenger lang kjøringstid og ofte mye finjustering. Eksempel: simulated annealing, genetiske algoritmer.

Parameter-usikkerhet Et estimat er ikke sannheten. Det kan være mange mulige parameter-verdier som er tilnærmet like rimelige, gitt de dataene du har. Frekventistisk statistikk opererer med konfidens-intervaller. Et 95% konfidensinterval er en lagd fra en metode for å lage intervaller som, før data, har 95% sannsynlighet for å omslutte den riktige parameterverdien. (Et Bayesiansk troverdighetsintervall har 95% sannsynlighet for å omslutte riktig parameterverdi, gitt data). Konfidensintervaller dannes gjerne ved å se på fordelingen til estimatorene.

Parameter-usikkerhet - teknikker • • • Eksakte teknikker. Dette får man til når man eksakt kan regne ut fordelingen til estimatorene. Eks. 95% konfidensintervall for normalfordelingen fås som der s er roten av kvadratavviket og tn-1 er den såkalte t-fordelingen med n-1 frihetsgrader. Asymptotisk teori. Når antall data går mot uendelig, vil dette gjelde: Dermed vil være et 95% konfidensintervall. Bootstrap. Her forsøker man å gjenskape fordelingen man trekte fra, enten ved å trekke data påny med tilbaketrekning eller ved å bruke parametriske anslag og trekke fra modellen. Man ser på spredningen av nye parameter-estimat.

Statistisk skoler- Bayesiansk statistikk: Her angir man en førkunnskap om parameterverdiene, , og evt. også modellene, M. Dette oppdateres så med data, D, via Bayes formel: Førkunnskap Likelihood Fra en førkunnskap + data får man en såkalt a’posteriorifordeling for parameterne gitt modell. Dette oppsummerer all kunnskap man har om parameterne. All inferens gjøres med sannsynlighetsberegninger. Når analytiske metoder ikke strekker til, kjører man simuleringemetoder. Det er ofte mulig å trekke fra a’ posteriori-fordelingen selv om det er biter av den (f(D)) som ikke er analytisk tilgjengelig.

Bayesiansk vs frekventistisk Bayesiansk statistikk Fordeler Ulemper Faglig kunnskap kan tas i bruk. Siden du må oppgi en førkunnskap, tvinges du til å lage meningsfulle modeller. Resultatene er ofte lett å forstå og henger sammen med dagligdags bruk av sannsynlighet. Svært kompliserte modeller kan bygges og analyseres. Du trenger ikke ta stilling til om noe er fundamentalt stokastisk eller ikke. Du får parameterusikkerhet ”gratis”. Du blir tvunget til å oppgi en førkunnskap. Ingen førkunnskap nødvendig, betyr en mer ”objektiv” metode. Frekventistisk statistikk Mange ferdigmetoder klare til å tas ibruk. Med andre ord en stor ”verktøykasse” som kan anvendes med en gang. Enklere beregninger betyr at det er enklere å komme i gang med bruken. Siden førkunnskapen gjerne har en subjektiv karakter, blir resultatet å anse som subjektivt også. Ofte ikke så mange ferdigmetoder tilgjengelig. Regningen før du får resultater er oftere vanskelig. Vanskelig å benytte relevant faglig førkunnskap. Vanskelig å forstå hva resultatene faktisk betyr! Kompliserte modeller kan være nærmest umulig å analysere med frekventistiske metoder. Du må ta stilling til om noe er fundamentalt stokastisk eller ikke. Parameterusikkerhet er en separat oppgave du må gjøre etter estimering. Frekventistisk estimering kan inneholde ”bugs”, sett i vannføringskurve-estimering.

Bayesiansk vs frekventistisk – det pragmatiske aspektet Når modellkompleksiteten er under en hvis terskel, er frekventistisk metodikk enklest. Over terskelen blir det enklere med Bayesiansk metodikk. Arbeid Frekventistisk Bayesiansk Kompleksitet

Modell-testing • • Iblandt er vi ikke sikre på hvilken modell vi skal bruke. Hvis det er snakk om vi trenger en spesifikk parameter eller ikke (kan vi anta at forventingen i en normalfordeling antar en spesifikk verdi, f. eks. ), kjører vi modelltesting. Dette gjøres ved: 1. 2. Sjekk om et 95% konfidensintervall omslutter den spesifikke verdien. Beregn en p-verdi: sannsynligheten for å få en like ekstrem verdi som den vi fikk, gitt at nullhypotesen (den spesifikke parameterverdien) stemmer. Går denne under 5%, forkaster vi nullhypotesen med 95% konfidens. P-verdier kan bruke trinnløst til å angi hvor sterk/svak nullhypotesen er. En metode for å kjøre hypotesetesting er likelihood-ratio-metoden: • Et alternativ når vi ikke har såkalte ”nøstede” modeller er informasjonskriterer (AIC, BIC), der blir minimert.

Når modell krasjer med virkeligheten Ønsker å lage konfidensintervall for gjennomsnittelig mammut-masse Datasett: x=(5000 kg, 6000 kg, 11000 kg) Modell 1: xi~N( , 2) i. i. d. � Tillater mammuter å ha negativ masse! � Resulterer i 95% konfidens-intervall, C( )=(-650 kg, 15300 kg) inneholder verdier som bare ikke kan stemme. Modell 2: log(xi) ~ N( , 2) u. i. f. (xi ~ log. N( , 2) ) � Kun positive målinger forventninger tillatt, E(xi)=exp( + 2/2). � Resulterer i 95% bootstrappet konfidens-intervall: (2500 kg, 10400 kg). � Enda bedre hvis vi kan legge til førkunnskap. � Å få et forventningsrett estimat er dog vanskeligere. Hvis kun dette er ønsket, kan modell 1 være bedre.

Regresjon �Regresjon er når en stokastisk variabel (respons) antas å avhenge av andre variable (forklaringsvariable, som i denne sammenheng ikke antas være stokastiske). �En del av variasjonen en ser i respons-variabelen er altså forklart via variasjon i andre variable. vekt Eksempel: Vekt (respons) versus høyde (forklaringsvariabel) høyde

Lineær regresjon �En lineær regresjon, undersøker vi en lineær sammeheng mellom repsons og forklaringsvariable: Y= 0+ 1 x 1+ 2 x 2+…+ pxp • Merk at modellen er lineær i koeffisientene, 0, …, p, ikke nødvendigvis i forklaringsvariablene. Så modellen Y= 0+ 1 x+ 2 x 2 er en lineær modell. • Den statistiske modellen bak er som følger: er uavhengig støy.

Lineær regresjon - eksempel vekt � Eksempel: � Regresjonskoeffisientene, a og b, kan tilpasses via ML-estimering. � Grafen viser en slik tilpasning. Regresjonen ser ut til å beskrive det som er å skimte av systematikk i dataene. � Modellen selv er dog snål. Ifølge den skal det finnes en høyde slik at du kan forvente null vekt samt at du via tilfeldigheter kan ha negativ vekt selv der en forventer positiv vekt (dette pga normalfordelings-antagelsen). � Man kan redde denne situasjonen ved å anta at det er log-transformert høyde og vekt som kan beskrives via lineær regresjon. Dette betyr en power-law for originaldata. vekt høyde

Lineære regresjon – når man går amok i forklarinsvariable Med de muligheter som ligger i regresjon, kan man falle for fristelsen til å bare legge på flere og flere forklaringsvariable. Som et eksempel, kan vi legge på høyere-ordens polynomledd i høyde-mot-vekt-eksempelet: Det som skjer er at tilpasningen til data blir bedre (alltid!), men en kan forvente at evnen til å forutse utkommet av nye data (prediksjon) blir bare verre. Sammenhengen selv blir mer kaotisk og parameterusikkerhetene blir større og større. Dermed blir prediksjonsusikkerheten større. vekt høyde

Hvordan unngå å gå amok? Det er i basis to muligheter for å unngå å gå amok i forklaringsvariable. 1. Tenk gjennom dataenes natur (som betyr power-law heller enn lineærmodell for vår vekt-mot-høyde) og hva du ønsker å gjøre med din regresjon. 2. Bruk hypotesetesting (modellvalg) til å begrense deg. R rapporterer p -verdier for all forklaringsvariable. Det siste kan gjøres ved å: a) b) c) Starte med en enkel modell og legge til variable så lenge du finner noen som er statistisk signifikante Starte med en tilstrekkelig komplisert modell og ta vekk variable så lenge de ikke er signifikante. Gå igjennom alle tenkelige modeller å velge den med best informasjonskriterie. (Ikke anbefalt!) Merk at i høyde-vs-vekt-eksempelet er ikke høyde signifikant i utgangspunktet!

Usikkerhet Estimatorene i regresjon kommer med en viss usikkerhet. Disse blir rapportert i R. vekt Prediksjons-usikkerhet Estimasjonsusikkerhet Når konfidensintervallene omslutter 0, betyr det at en ikke kan forkaste at en forklaringsvariabel har null effekt. M. a. o. at den er ikke statistisk signifikant. Dette påvirker usikkerheten estimatet for den virkelige sammenhengen mellom respons og forklaringsvariable, altså forskjellen mellom samt usikkerheten til prediksjoner: Prediksjoner er mer usikre enn estimat, siden man i tillegg får de individuelle variasjonene på toppen av estimasjons-usikkerhetene. høyde Simulert datasett

Residualer er avviket mellom måling å modell på y-aksen (responsen). Disse avvikene kan si noe om hvorvidt modellantagelsene er riktig. 1. 2. 3. En tydelig trend i residualene antyder at funksjonssammenhengen kan være gal. Er trenden i tid, tyder det på at umålte forklaringsvariable spiller en rolle eller at man har å gjøre med korrelasjon i tid (tidsserie). Hvis residualene ikke later til å normalfordelt, kan det tenkes en transformasjon trenges, eller at en annen type regresjon er nødvendig. Også hvis variasjonen i residualene har en trend (”trumpetform”), er støyleddene modellert feil (heteroskedastisitet). Remodellering (mer avansert regresjon) eller datatransformasjon kan være nødvendig. Data+ regresjon residualer qq-plott Data+ regresjon residualer

Ikke-lineær regresjon Ikke all regresjon er lineær. Noen ganger trenger vi å lete etter sammenhenger mellom respons og forklaringsvariable som har en annen form. Et eksempel er vannføringskurve-tilpasning med ukjent bunnvannstand: Q=C(h-h 0)b Selve etter en log-transformasjon, ødelegger h 0 lineariteten: q=a+b*log(h-h 0) ML-optimering er fremdeles mulig, men kun via numeriske metoder. F. eks. i vf-kurve-tilpasning vil man kunne optimere parametrene a og b analytisk, men h 0 må optimeres numerisk. For mer kompliserte modeller, kan sofistiske optimeringsmetoder bli nødvendig. (Evt. Bayesianske metoder. ) En fare med kompliserte ikkelineær modeller er at likelihood’en kan ha flere topper (multimodalitet).

Vannføringskurvetilpasning på Gryta Skal nå se på Gryta stasjon, uten å anta at h 0=0. Vi vil bruke ”brute force” ved å se på et intervall av mulige h 0 -verdier fra minste målte vannstand, hm, til hm-100 m. Ser ut som vi kan maksimere loglikelihood (og dermed også likelihood) med en verdi for h 0 nærme null. En En nærmere titt gir optimal h 0=+8 cm.

Bayesiansk regresjon Skal igjen se på Gryta stasjon. Under Bayesiansk regresjon antas en førkunnskap. Denne kan trekkes fra samlingen av norske stasjoner, men for stasjonen Gryta vet vi at nullvannstanden ligger rundt h 0=0 og siden det er et V-overløp vet vi også at b ca. lik 2. 5 bør være en grei hydraulisk antagelse. I VFKURVE 3 settes førkunnskapen i et eget vindu. Merk at Bayesiansk statistikk har mindre problemer med å håndtere multimodalitet. Simulering fra a’ posteriori-fordelingen blir dog vanskeligere, men det finnes dog relativt effektive metoder for å håndtere dette.

Bayesiansk regresjon 2 Man foretar så analysen, som vil trekke masse parametre fra a’ posteriorifordelingen. I tillegg til å gi estimater, gir dette også en pekepinn på parameterusikkerheten. For parametre der vi satt en skarp førkunnskap, vil typisk a’ posteriorirfordelingen være innenfor det skarpe intervallet. Siden vi får oversikt over parameterusikkerheten vil også kurve-usikkerheten være tilgjengelig på fordelings-form. Med mye data og/eller bra førkunnskap, kan kurveusikkerheten bli svært liten.

Regresjon mellom tidsserier Hvis vi ønsker å kjøre regresjon av en vannføringsserie mot en annen, havner vi på litt dypt vann, siden modellantagelsene ikke er tilstede (avhengighet i støyleddene). Teorien sier dog at estimatene vil være forventningsrette. Men usikkerhet og modelltesting vil bygge på antagelser som kan være radikalt feile. Typisk vil usikkerheten bli sterkt undervurdert. Her er to uavhengig simulerte tidsserier. Plotter vi den ene mot den andre, kan det se ut som det er en hvis avhengighet, noe en lineær regresjon vil støtte. Men dette skyldes kun at begge seriene har tidsavhengighet! Resultat fra R, summary(lm(x 2~x 1)): x 1 -0. 47232 0. 04747 -9. 95 < 2 e-16 ***

Tidsserie-analyse Statistiske tidsserier er data i tid, der det en eller annen form for avhengighet mellom det som skjer på et tidspunkt og det som skjer i neste. Eksempel: vannføringsserier, magasinering, nedbør for fin tidsoppløsning… Hvis tidsavhengigheten ikke tas hensyn til, vil man svært ofte undervurdere usikkerhetene involvert og man kan ikke stole på utfallet av modelltesting.

Når modell krasjer med virkelighet 2 – uavhengig støy vs tidsserie Har simulert “vanntemperatur” med forventing =10. Antar kjent varians, =2. Ønsker å estimere og teste =10. � Modell 1, avhengighet: Ti= + i, i~N(0, 1) u. i. f. �Grafen ser ut til å fortelle en annen historie. . . �Estimert: � 95% konf. int. for : (11. 02, 11. 80). =10 forkastet med 95% konfidens! • Modell 2, auto-korrelert modell med forventning , standardavvik og auto-korrelasjon a. – Lineær avhengighet mellom temperaturen en dag og neste. – Estimert: – 95% konf. int. for : (8. 7, 14. 10). =10 ikke forkastet.

Tidsserier – diagnostiske plott Det er flere måter å få innblikk i en tidsseries natur. 1. Autokorrelasjon. Dette er et plott som viser korrelasjonen mellom verdien på et tidspunkt og et gitt antall tidskritt videre, som funksjon av disse tidssskrittene. Normalt vil dette avta etter hvert, men for serier med sesongavhengighet, kan det hende du får en negativ avhengighet etter et halvår og en ny positiv avhengighet etter et helt år. 2. Fourier-analyse. Dette dekomponerer en tidsserie inn i sinus/cosinusfunksjoner med ulik periodisitet. Tidsserier med sesong-avhengighet vil da ha en sterk topp på ett år.

Diagnostikk og sesong-avhengighet For mange hydrologiske tidsserier vil sesong-avhengighet være opplagt. Men hva er tidsserienes natur etter at man har tatt hensyn til dette? I start-systemet er det en opsjon kalt ”konform transformasjon” som trekker fra årsgjennomsnittet og deler på standardavviket. Dermed kan autokorrelasjon ses når sesongavhengigheten er (mer eller mindre) tatt vekk. Uten en slik operasjon, vil en analyse på temperaturdata typisk angi en korrelasjonstid (tid før korrelasjonen går under en viss grense, som for eksempel 0. 5) på opptil flere år. Etter operasjonen, vil en typisk korrelasjonstid være på rundt en uke. Altså, hvis man tar hensyn til sesongenes svinginger, er dagens temperatur kun en pekepinn på fremtidens temperatur rundt en uke frem i tid.

Statistiske tidsseriemodeller Det finnes et arsenal av statistiske tidsserie-modeller. En stor gruppe av disse, kalles ARIMA modeller. Detter er sammensatt av kobinasjoner av modeller som harfølgende elementer: AR (autoregressive) I (integrerte) og MA (moving average). AR-modeller: Dette er modeller der neste verdi avhenger av en gitt mengde av de foregående verdiene. F. eks. AR(1) avhenger kun av siste verdi, som er det som er kjent som en Markov-kjede: MA-modeller: Modeller basert på glidende midling: Integrerte modeller: Dette er modeller der man transformerer data fra originaltidsserien til differanser: Dette gjøres for å modellere tidsserier som ikke er stasjonære, dvs. som ikke har noe fast fordeling eller forventningsverdi.

Mer diagnostikk En MA-modell vil gi autokorrelasjonsplott (acf) som brått dør hen. En AR-modeller kan undersøkes ved et tilsvarende plott kalt ”partial autocorrelation function” (pacf). Data produsert av en AR-modell vil ha et pacf plott med bare et lite antall signifikante verdier i starten. Her et eksempel på et pacf-plott, tatt på data generert fra en AR(1)modell:

Kalman-filter Et Kalman-filter er basert på en modell som har en skjult tidsseriene styrt av en multidimensjonal AR(1)-prosess. På toppen av disse har man observasjonene. Merk at dette rammeverket kan brukes til å binde sammen flere tidsserier i en ”tidsserie-regresjon”. tid Tilstand: Observasjoner: X 1 X 2 X 3 Xn Y 1 Y 2 Y 3 Yn For lineære modeller er dette en metode som analytisk er i stand til å regne ut forventing og varians for de skjulte tidsseriene betinget på observasjonene, samt for normalfordelte variable å regne ut likelihood. En modell med skjulte tilstander som skal infereres mhp observasjoner, er i stand til å håndtere manglende data. Dette kan dermed passe bra til utfylling av hull i tidsserier.

Eksempel på bruk av Kalman-filter I dette eksemplet blir tre temperaturserier nær hverandre brukt. En del data ble fjernet og et Kalman-filter med korrelert støy-ledd mellom de tre seriene, ble undersøkt. Plottene viser ifyllingen av manglende data, samt usikkerhet og de dataene som ble tatt vekk. Siden modellen tillater korrelasjoner, vil data fra en stasjon informere om hva som skjer en annen plass. Der det mangler data på flere stasjoner, vil usikkerheten ”boble” ut.