Разположение на зоните, доминирани от специфични компоненти на данните за температурата на повърхностния въздух, използвайки разлагане на PCA, завъртяно с VARIMAX. За всяко местоположение беше използван цветът, съответстващ на компонента с максимална интензивност. Белите точки представляват приблизителни центрове на маса на компонентите, използвани в следващите фигури за визуализация на възлите на мрежите.

пълнотекстова

Надеждност на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена връзка, използваща сурогатния модел на Фурие. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, по една за всеки десетилетен участък от стационарни данни на модела (сурогатна реализация на Фурие на първоначалните данни). Черно: височината на лентата съответства на средната корелация на Спиърман през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средната корелация на Спирман за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Променливостта на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена мрежа за първоначалните данни. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, по една за всяко десетилетие на данните. Черно: височината на лентата съответства на средната корелация на Спиърман през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средната корелация на Спирман за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Надеждността на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена връзка за стационарния модел, конструиран като многовариантна AR (1) сурогат на първоначалните данни. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, по една за всяко десетилетие на моделирани стационарни данни. Черно: височината на лентата съответства на средната корелация на Спиърман през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средната корелация на Спирман за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Надеждността на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена връзка за стационарния модел, конструиран като многовариантна AR (1) сурогат на първоначалните данни. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, всяка за отделна реализация на многовариантния AR (1) процес, приспособен към първоначалните данни. Черно: височината на лентата съответства на средната корелация на Спиърман през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средната корелация на Спирман за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Надеждността на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена мрежа. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, по една за всяко десетилетие на моделирани стационарни данни. Черно: височината на лентата съответства на средния коефициент на сходство на Jaccard през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средния коефициент на подобие на Джакар за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Мрежа на причинно-следствената връзка, получена чрез осредняване на резултатите за шестте десетилетия (общ период от време 1948–2007) за разложени данни (67 компонента, представени от центъра на масата). Показани са само 100-те най-силни връзки. За всяко десетилетие мрежата се изчислява чрез линейна причинност на Грейнджър.

Мрежа на причинно-следствената връзка, получена чрез осредняване на резултатите за шестте десетилетия (общ период от време 1948–2007) за разложени данни (67 компонента, представени от центъра на масата). Показани са само 100-те най-силни връзки. За всяко десетилетие мрежата се изчислява чрез (нелинейна) трансферна ентропия, използвайки метода на еквикантално свързване с Q = 2 .

Мрежа на причинно-следствената връзка, получена чрез осредняване на резултатите за шестте десетилетия (общ период от време 1948–2007) за разложени данни (67 компонента, представени от центъра на масата). Показани са само 100-те най-силни връзки. За всяко десетилетие мрежата се открива от напълно многовариантната линейна причинност на Грейнджър.

Надеждността на откриването на причинно-следствената мрежа с помощта на различни оценки на причинно-следствената връзка и сходството с оценките на линейната причинно-следствена мрежа за модела на Фурие. За всеки оценител се оценяват шест причинно-следствени мрежи, по една за всеки десетилетен участък от стационарните данни на модела (сурогатна реализация на Фурие на първоначалните данни). Черно: височината на лентата съответства на средната корелация на Спиърман през всичките 15 двойки десетилетия. Бяло: височината на лентата съответства на средната корелация на Спирман за нелинейна причинно-следствена мрежа и линейна причинно-следствена мрежа през 6 десетилетия.

Причинно-следствена мрежа, получена чрез осредняване на резултатите за шестте десетилетия (общ период от време 1948–2007) за мрежови данни (162 пространствени местоположения). Показани са само 200-те най-силни връзки. За всяко десетилетие мрежата се изчислява чрез линейна причинност на Грейнджър.

Причинно-следствена мрежа, получена чрез осредняване на резултатите за шестте десетилетия (общ период от време 1948–2007) за мрежови данни (162 пространствени местоположения). Показани са само 200-те най-силни връзки. За всяко десетилетие мрежата се изчислява чрез (нелинейна) условна взаимна информация, като се използва методът на еквикантално свързване с Q = 2 .