Cross-validation errors were used a

Cross-validation errors were used as a measure of the influence of VEXAG on the interpolation logic. (Cross-validation is a jackknifing technique which, in general, consists of the imposed ignorance of a portion of the available data, the generation of predictions for that portion, and the comparison of those predictions with the actual suppressed data.) Here we are testing a very simple hypothesis: that the inclusion of VEXAG leads to an increased similarity between a station and the points in its proximal polygon, and so the prediction algorithm employed is equally simple. One station at a time was removed from the database, and predictions of annual average values at that point were made based on the observed annual average at the nearest neighbor station (where closeness was defined as in (18-2) over a range of VEXAG. In order to eliminate the gross effects of elevation differences between the predictor station and the suppressed station we employed correction for temperature and precipitation relationships with elevation that were based on the annual averages for all stations. An optimal value for VEXAG was determined as the value which minimized cross-validation error.

Kết quả (Việt) 1:

Cross-xác nhận lỗi đã được sử dụng như một biện pháp ảnh hưởng của VEXAG về logic nội suy. (Cross-xác nhận là một kỹ thuật jackknifing đó, nói chung, bao gồm vô minh áp đặt của một phần của dữ liệu có sẵn, các thế hệ của các dự đoán cho rằng phần, và so sánh những dự đoán với các dữ liệu bị đàn áp thực tế.) Ở đây chúng tôi đang kiểm tra một giả thuyết rất đơn giản: sự bao gồm của VEXAG dẫn đến một tương tự tăng lên giữa một nhà ga và các điểm trong đa giác gần của nó, và vì vậy thuật toán dự đoán làm việc rất đơn giản không kém. Một trạm tại một thời điểm đã được gỡ bỏ từ cơ sở dữ liệu, và dự đoán của các giá trị trung bình hàng năm vào thời điểm đó đã được thực hiện dựa trên mức trung bình hàng năm quan sát tại nhà hàng xóm gần nhất (nơi gần gũi được xác định như trong (18-2) trên một phạm vi VEXAG. Để loại bỏ các hiệu ứng tổng vị sự khác biệt giữa yếu tố dự báo và ga bị đàn áp, chúng tôi sử dụng điều chỉnh nhiệt độ và lượng mưa mối quan hệ với vị được dựa trên trung bình hàng năm cho tất cả các trạm. Một giá trị tối ưu cho VEXAG đã được xác định là giá trị mà giảm thiểu lỗi soát hợp thức qua.

Kết quả (Việt) 2:

lỗi cross-validation đã được sử dụng như một biện pháp về ảnh hưởng của VEXAG trên logic suy. (Cross-validation là một kỹ thuật jackknifing đó, nói chung, bao gồm sự vô minh áp đặt của một phần của dữ liệu có sẵn, thế hệ của những dự đoán cho phần đó, và việc so sánh những dự đoán với các dữ liệu bị đàn áp thực tế). Ở đây chúng tôi thử nghiệm một giả thuyết rất đơn giản: đó là sự bao gồm của VEXAG dẫn đến một tương tăng giữa một nhà ga và các điểm trong đa giác gần của nó, và vì vậy các thuật toán dự đoán sử dụng là đều đơn giản. Một trạm tại một thời điểm đã bị xóa khỏi cơ sở dữ liệu, và dự đoán các giá trị trung bình hàng năm tại thời điểm đó đã được thực hiện dựa trên trung bình quan sát hàng năm tại trạm hàng xóm gần nhất (nơi gần gũi được định nghĩa như trong (18-2) trên một loạt các VEXAG . để loại trừ ảnh hưởng gộp cao trình khác nhau giữa các trạm dự báo và các trạm đàn áp chúng tôi làm việc hiệu chỉnh nhiệt độ và lượng mưa các mối quan hệ với độ cao mà dựa trên mức trung bình hàng năm cho tất cả các nhà ga. Một giá trị tối ưu cho VEXAG đã được xác định là giá trị trong đó giảm thiểu lỗi cross-validation.