대기과학지

저번에 이어서 표준편차가 높게 나온 이유를 분석해보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온, 1, 2, 7, 8월 합계 강수량 7월) prec = pd.DataFrame(pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/기상통계학/pre.xlsx")) pre7 = prec['july'].to_list() fj1 = np.polyfit(pre7, jul['mmt'], 1) fj5 = np.poly1d(fj1) fig, ax15 = plt.subplots(figsize = (15, 9)) twin1 = ax15.twinx() ax15.plot(hjk, jul, color = 'red', label = 'july m..

저번 포스팅과 이어집니다 저번 포스팅에서 편차를 구해보고 선형회귀분석을 이용해서 추세선까지 그려봤습니다 오늘은 먼저 저번 포스팅에서 예측했던 '편차가 상승하는 추세이니 실제 기온도 상승하는 추세일거다' 를 확인해보고 각 월 별 평균을 구하고 표준편차를 막대그래프로 그려보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온 개념) 먼저 저번 포스팅에서 설명 드렸었지만 표준편차에 대해 한 번 더 설명해보겠습니다 공식으로는 이렇게 표현합니다 Xi는 관측값, X bar는 평, n은 전체 자료 갯수를 의미합니다 데이터 분석 분야에서는 RMSE(Root Mean Square Error)라고도 부릅니다 이 값이 작을수록 자료들의 특성이 선형 예측에 잘 반영된다는 말입..