您是否依赖天气预报？

人们通过查询天气预报来确定其活动、衣着或旅行打包内容。但是，这些预报真的可靠吗？还是说只是夸夸其谈？您可以使用 Minitab Statistical Software 中的“协助”来确定天气预报的准确度。

动手试试

数据集为某地未来 30 天内每一天相对应的第二天、未来 5 天和未来 10 天的预报高温（用华氏度表示）。数据表还包括每天的实际高温，以及预报高温和实际高温之差。

1、查看数据

对数据进行图形化始终是很好的起点。选择协助 > 图形分析…，获得通过哪些图形可以深入了解此数据的指导。

“协助”提供了三个可供选择的目标。

您正在调查预报高温与实际高温的匹配程度。这些数据按照发生顺序进行记录，因此，对随时间变化的变量进行图形化可能非常有用。选择“时间序列图”。

由于每种类型的预报都在各自的列中，因此请选择“Y 数据在多列中”。然后，输入与三个预报中的每个预报相对应的列，以及列出实际温度的列。

单击“确定”，Minitab 将生成用于解决此分析假设的报告卡、用于帮助识别数据模式的诊断报告，以及下面的汇总报告。

如果预报高温与实际高温一致，则时间序列图上的四条线将在从左到右延伸时紧密贴近。但它们没有。有时，这些点离得很近，但又会经常突然离得很远。通常，表示未来 10 天预报高温的蓝线与表示实际高温的紫线离得特别远。第二天的预报高温似乎与实际高温最为接近。

2、检验假设

时间序列图表示，第二天、未来 5 天和未来 10 天的预报可靠度不同。为了比较这三个预报并查看数据是否支持此假设，请使用协助 > 假设检验...

如果您无法确定要用于分析数据的检验，请让“协助”引导您做出正确的选择。

由于这些数据表示三种类型的预报，因此您希望比较两个以上的样本。

如果您选择“请帮我选择”，则可以按照决策树做出正确选择。由于此温度数据是连续的，而且您需要比较两个以上的样本，因此决策树会引导您使用单因子方差分析。

按如下所示填写单因子方差分析的对话框，然后单击“确定”：

“协助”的汇总报告清楚地说明，“均值之间存在显著差异 (p < 0.05)”。均值比较图显示，未来 10 天的预报准确度显著低于第二天的预报准确度，而未来 5 天的预报与第二天的预报的准确度似乎相等。

“协助”还提供报告卡，报告卡针对分析假设来检查数据并就任何可能的问题向您发出警报，由此您可以确定结果可靠。

报告卡已经将一个数据点标记为异常。但是，在检查此数据点后发现它是准确的，因此应将其保留在分析中。报告卡还确认样本数量已大到足以检测差值和满足正态性假设。

您已完成了此分析！

分析表明，如果您打算靠天气预报来决定要穿什么衣服，则第二天的预报或甚至未来 5 天的预报是最可靠的选项。

当然，天气是一个极为复杂且多变的过程，而且此数据仅涵盖一个位置中 30 天的信息。您所在地区未来 30 天的预报结果会一样吗？现在，您已了解如何使用“协助”来确定天气预报的准确度！

通过使用“协助”分析数据，还可以发现什么内容？

（文章来源公众号：Minitab）

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