gewaltiger Klimaschwindel aufgeflogen !!

[tommy3333]

Da muss ich zustimmen. Als Leser des Focus.
Bei der Studie wird die Entwicklung der Gletscherschmelze im Dudh Koshi Basin simuliert.

1. Die Gletscher in dieser Region des Himalaya schmelzen seit 1961 nachweislich ab.
2. Es wird bei der Studie angenommen, dass sich die Temperatur bis 2100 wie in RCP4.5 bzw. RCP8.5 aufgezeigt erhöhen wird.

Unter diesen Vorraussetzungen ist es alles andere als spektakulär, wenn eine Studie zum Resultat kommt, dass sich die bereits stattfindende Gletscherschmelze bis 2100 noch beschleunigen wird und bis dahin 70 bis 99% der Gletscher weg sein könnten. Die Ausdehnung der Gletscher soll seit 1961 bereits um 20% zurückgegangen sein (15,6 % der Eismasse). Wenn man da nun noch RCP8.5 draufpackt und ein "könnte" einfügt....

Ich denke das reicht dir an Information, um die Studie nicht selbst lesen zu müssen.

Also nur, um das mal zu rekapitulieren: da behauptet jemand, mit Daten, die seit 54 Jahren eine steigende Gletscherschmelze anzeigen, dass sich diese Gletscherschmelze in den kommenden 85 Jahren so weiß beschleunigt haben sollen wird, 70& bis 99% der Gletscher wegschmelzen zu lassen. Und das auch nur unter der Annahm (!), dass sich die Temperatur gemäß zweier Modelle entwickeln würde. Was bitteschön ist denn daran nicht spekulativ? vor allem, wenn auch diese temperaturmodelle mit denm tatächlichen Temperaturverlauf nicht viel zu tun haben:

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RCP4.5 und RCP 8.5 zeigen eine Steigerung von ca. 1 Grad bzw. 1,5 Grad in den kommenden 50 Jahren an - also ca. 0,2 bzw. 0,3 Grad pro Dekade. Eine solche Steigerung ist in den zurückliegenden 15 Jahren jedoch nicht erkennbar und liegt im Bereich der Schwankungen, aber nicht im Trend. Was soll daran seriös sein? Das Panikpotential?

[tommy3333]

Übrigens ist es ja auch völlig normal, dass geglätte Kurven sich besser für eine Regressionsgerade eignen als Rohdaten. Weil die geglätteten Kurven weniger Schwankungen haben. Der nacchteil, den man sich damit erkauft ist allerdings auch, dass die geglättete Kurve auch kein Bestimmtheitsmaß von 1 bzgl. der Rohdaten hat. Solange man aber damit Schwankungen heraus filtert, die bspw. saisonale oder ähnliche Ursachen haben, die man kennt und nicht drin haben will, ist das ja auch akzeptabel.

Wenn man eine geglättete Kurve nach einem Trend durch lineare Regression untersuchen will, dann gibt es immer zu bedenken, dass das Bestimmtheitsmaß dann nur die ein Maß für die Schwnkungen ist, die auf den Daten für die geglättete Kurve erklärt werden können. Zwischen den geglätteten Daten und den Rohdaten wirkt jedoch der Steuungszerlegungssatz, der grob besagt, dass sich die Gesamtstreuung (Streuung der rohdaten) sich aus der inneren Streuung (Streuung innerhalb der geglätteten Daten) und der äußeren Streuung (Streuung der Rohdaten um die geglätteten Daten) zusammensetzt.

[r2d2]

Welchen Teil am Wort "Bestimmtheitsmaß" hast Du bicht verstanden? Geh noch noch mal zurück in dem Beitrag, den Du von mir zitiert hast und lies noch mal. Falls Du Dich am Kontext nicht mehr erinnern kannst: es ging um Regressionsgeraden, deren Bestimmtheitsmaß < 0,5 ist. Bei diesen Geraden ist das nicht mehr der Fall (bei denen ist das Bestimmtheitsmaß sogar gut). Auch das sehe ich mit verbundenen Augen. Lade Dir einfach die Datenreihe herunter, importiere sie in eine gängiges Office Programm, das über eine halbwegs taugliche Tabellenkalkulation verfügt und erstelle aus den Daten ein Liniendiagramm. Wenn das programm etwas taugt, dann kannst Du in diesem Diagramm eine Regressiosgerade mit Regressionsgleichung und Bestimmtheitsmaß hinzufügen lassen. MS Office und Open Office sollten das können.

Übrigens ist es ja auch völlig normal, dass geglätte Kurven sich besser für eine Regressionsgerade eignen als Rohdaten. Weil die geglätteten Kurven weniger Schwankungen haben. Der nacchteil, den man sich damit erkauft ist allerdings auch, dass die geglättete Kurve auch kein Bestimmtheitsmaß von 1 bzgl. der Rohdaten hat. Solange man aber damit Schwankungen heraus filtert, die bspw. saisonale oder ähnliche Ursachen haben, die man kennt und nicht drin haben will, ist das ja auch akzeptabel.

Der Hiatus wird nicht dadurch statistisch signifikant oder statistisch nicht signifikant, dass ich eine Trendgerade in eine Grafik einzeichne. Es gibt qualitativ hochwertigere Regressionsanalysen als Trendgerade um Signifikanz zu bestimmen. Scheinbar meinst du, dass ich über meine Methoden festlegen kann, was statistisch signifkant ist und was nicht.

Bitte erklär deinen Kollegen doch endlich, dass an Lächerlichkeit kaum zu überbieten ist, von einer Pause in der Erwärmung zu faseln, wenn sie in ihre dementsprechenden Grafiken eine Trendgerade einzeichnen:

Zitat:

Lineare Trends über diese langen Zeiträume sind an Lächerlichkeit nicht zu überbieten. Gib doch mal das Bestimmtheitsmaß dieser eingezeichneten Trendgeraden an. Falls Du Dich traust.

Sie sollen doch endlich mal das Bestimmtheitsmaß für die Gerade berechnen.

Oder sie sollen eben sagen, wie ich das nun schon seit geraumer Zeit versuche, ohne scheinbar verstanden zu werden, dass ich die Trendgerade nur zur "Verdeutlichung" von etwas eingezeichnet habe, nicht zur Durchführung einer qualitativ hochwertigen Regressionsanalyse der Daten.

Mit Klimaleugnern zu diskutieren, ist manchmal echt schwierig.

Ich fühl mich grad wie ein Advocatus Diaboli.

[tommy3333]

Der Hiatus wird nicht dadurch statistisch signifikant oder statistisch nicht signifikant, dass ich eine Trendgerade in eine Grafik einzeichne. Es gibt qualitativ hochwertigere Regressionsanalysen als Trendgerade um Signifikanz zu bestimmen. Scheinbar meinst du, dass ich über meine Methoden festlegen kann, was statistisch signifkant ist und was nicht.

Bitte erklär deinen Kollegen doch endlich, dass an Lächerlichkeit kaum zu überbieten ist, von einer Pause in der Erwärmung zu faseln, wenn sie in ihre dementsprechenden Grafiken eine Trendgerade einzeichnen:

Zitat:

Meinen "Kollegen" muss ich nichts erklären. Was lächerlich ist, habe ich bereits erklärt. Am Bestimmtheitsmaß, das für Dich ja "Beschäftigungstherapie" ist. Eine Antwort, die nur jemand geben kann, der Statistk nur vom Hörensagen kennt. Ich hatte Dich ja schon mal gefragt, welchen Teil von "Bestimmtheitsmaß" Du nicht verstanden hast. Ich habe bereits erklärt, welche Funktion dese statistische Kenngröße hat. Und für welche Bestimmtheitsmaße eine Regression unbrauchbar ist.

Sie sollen doch endlich mal das Bestimmtheitsmaß für die Gerade berechnen.

Oder sie sollen eben sagen, wie ich das nun schon seit geraumer Zeit versuche, ohne scheinbar verstanden zu werden, dass ich die Trendgerade nur zur "Verdeutlichung" von etwas eingezeichnet habe, nicht zur Durchführung einer qualitativ hochwertigen Regressionsanalyse der Daten.

Mit Klimaleugnern zu diskutieren, ist manchmal echt schwierig.

Ich fühl mich grad wie ein Advocatus Diaboli.

Das sollte man auch. Bei jeder Regression. Ich habe es ja auf Deinem Wunsch hin sogar getan, obwohl es nicht meine Aufgabe gewesen wäre, und das Bestimmtheitsmaß zu den RSS Kurven für deren Trendgeraden angegeben (die Zahl in den angehängten Graphiken, die mit R² angegeben ist). Und bitteschön: bei einem Bestimmtheitsmaß von nahezu 0 fange ich gar nicht erst zu diskutieren an. Das wäre, Perlen vor die Säue zu werfen. Jede gleichverteilte zufällige Punktmenge mit genügend vielen Punkten auf dem Zeitstrahl bekäme bei einer linearen Regression die Nullgerade mit einem Bestimmheitsmaß von annähernd 0. Eine sinusfürmig schwankende Datenreihe (mit ebenfalls genügend vielen Punkten) bekäme bei einer linearen Regression ebenfalls die Nullgerade mit einem Bestimmtheitsmaß von annähernd 0. Bei einem Bestimmtheitsmaß von 0 kann die Regression die Schwankungen nicht erklären - und damit auch nicht den Trend (Trend = um Schwankung bereinigte Rohdaten) - das wäre aber das, weshalb man eine Regression überhaupt macht. Auch bei den anderen RSS Daten, von denen eine über 13 Monate geglättet war, war die lineare Regression unbrauchbar, was ich an deren Bestimmtheitsmaßen (die beide < 0,5 waren) gezeigt hatte. Die Lächerlichkeit habe ich dort bereits gezeigt. Hättest es nur lesen brauchen. Mit Excel hättest Du das Bestimmtheitsmaß auch selber ausrechnen lassen können. WoodForTrees.org ist zwar gut und schön, aber man sollte schon wissen, wann es Sinn macht, welches Mittel einzusetzen. Es macht nun mal kaum Sinn, für stark schwankende, aber stagnierende Daten, eine lineare Regression einzusetzen - genausowenig wie es Sinn machen würde, eine Fourier Analyse für nichtschwankende, aber tendentiell stark veränderliche Daten einzusetzen. Das wäre beides statistischer Käse.

[Olliver]

Mit Klimaleugnern zu diskutieren, ist manchmal echt schwierig.

Ich fühl mich grad wie ein Advocatus Diaboli.

Du bist ja auch des Teufels!


Liegst immer daneben:

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Und bist persönlich mit deiner Ideologie Verursacher davon:
[Bilder nur für registrierte Nutzer]

Und tötest dabei auch noch Millionen von Menschen auf der Welt, weil durch euern CO2-wahn Lebensmittel als Biotreibstoffe beigemengt werden müssen - Menschen verhungern, weil durch die Energieverteuerung Krankenhäuser keinen Sprit mehr kaufen können.

[r2d2]

Meinen "Kollegen" muss ich nichts erklären. Was lächerlich ist, habe ich bereits erklärt.

Richtig, du hast bereits erklärt, dass sich deiner Ansicht nach "deine Kollegen" lächerlich machen. Und ich auch, wenn ich auf ihre Behauptungen eingehe.

[tommy3333]

Richtig, du hast bereits erklärt, dass sich deiner Ansicht nach "deine Kollegen" lächerlich machen. Und ich auch, wenn ich auf ihre Behauptungen eingehe.

Zahlen sprechen nun mal eine deutlichere Sprache als fromme Wünsche. Deswegen zur Wiederholung:

R² für RSS (1979 - 2015) = 0,35
R² für RSS (1979 - 1997) = 0,05
R² für RSS (1997 - 2015) = 0,00
R² für RSS (gleit. 13-Monatsdurchschn. 1979 - 2015) = 0,49

Dass diese lin. Regressionen wg. des zu niedrigen Bestimmtheitsmaßes unbrauchbar sind, wird Dir jeder Mathematiker bestätigen. Ich erwarte allerdings nicht, dass Klimaprediger zu ihrer statistischen Esotherik Mathematiker befragen. Das wäre wohl auch zu peinlich. Die leben statt dessen in ihrer eigenen Traumwelt, die sie selbst dann nicht verlassen, wenn die Voraussagen ihrer Klimamodelle krachend versagen, was sich bereits jetzt schon abzeichnet. Trotz trickreicher Datenmanipulation. Die Realität lässt sich nun mal nicht manipulieren. Das haben schon Kommunisten bereits nicht erkannt und vergeblich versucht. Und die Klimaforschung hat bereits ähn liche ideologische Züge angenommen wie der "Marxismus/Leninismus" und die "Politische Ökonomie".

[Olliver]

Da hat wohl jemand den Zahlendreher des WWF neu aufgegriffen, etwas nachbearbeitet, und das Ergebnis mit ein paar Konjunktiven ("könnte") dann als "Computersimulation" getarnt. Mit der gleichen Unseriösitat und der gleichen Praxisfremdheit wie die übrigen "Klimamodelle".

[Links nur für registrierte Nutzer]

[tommy3333]

Du bist ja auch des Teufels!


Liegst immer daneben:

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Und täglich grüßt das Murmeltier... Die RSS-Durchschnittstemperaturen liegen auch 2015 anch aktuellem Stand etwa auf annähernd gleichem Niveau wie 2012 (+0,2 Grad "Anomalie", wie es pol.-korrekt heißt). Die Schere geht immer weiter auseinander. Nur die Klima-Esotheriker sehen es nicht. Die haben schon zu lange in ihre Glaskugel geschaut.

[Textor]

...Mit Klimaleugnern zu diskutieren, ist manchmal echt schwierig...

Erklärst du mir mal was ein "Klimaleugner" ist? Jemand der leugnet das aus Wetter Klima als errechneter Wert ermittelt wird? Oder jemand der leugnet das es Klima gibt? Wäre mal auf deine Definition von "Klimaleugner" gespannt...