<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">bsuir</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Доклады БГУИР</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Doklady BGUIR</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1729-7648</issn><issn pub-type="epub">2708-0382</issn><publisher><publisher-name>БГУИР</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.35596/1729-7648-2020-18-1-96-103</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">bsuir-2598</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ВЫВОДОВ О НАЛИЧИИ ВРЕМЕННЫХ ТРЕНДОВ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STATISTICAL PROCESSING OF THE METEOROLOGICAL DATA FOR CONCLUSION ON THE PRESENCE OF THE TIME TRENDS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Муха</surname><given-names>В. C.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Mukha</surname><given-names>V. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Муха Владимир Степанович, д.т.н., профессор, профессор кафедры информационных технологий автоматизированных систем</p><p>220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6, тел. +375-17-293-88-23 </p></bio><bio xml:lang="en"><p>Mukha Vladimir Stepanovich, D.Sci, Professor, Professor of Automated Data Processing Systems Department</p><p>220013, Minsk, P. Brovka str., 6, tel. +375-17-293-88-23</p></bio><email xlink:type="simple">mukha@bsuir.by</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>06</day><month>03</month><year>2020</year></pub-date><volume>18</volume><issue>1</issue><fpage>96</fpage><lpage>103</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Муха В.C., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Муха В.C.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Mukha V.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2598">https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2598</self-uri><abstract><p>На примере исследования изменения средних годовых значений температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск с 1998 года излагается методика обработки метеорологических данных для выводов о наличии линейных временных трендов количественных характеристик погоды. Средние годовые значения температуры, полученные по результатам обработки имеющихся метеорологических данных, аппроксимируются методом наименьших квадратов линейной регрессионной зависимостью от времени. Полученная таким образом линейная функция регрессии для средних годовых значений температуры атмосферного воздуха имеет некоторый рост с течением времени (положительный временной тренд). В работе ставится задача выяснения значимости такого тренда. Для этого предлагается использовать регрессионный анализ с его процедурами проверки гипотез. Прежде всего проверяется выполнимость требований, предъявляемых к регрессионному анализу: нормальности распределения возмущений и однородности дисперсии возмущений. Нормальность распределения возмущений проверена и подтверждена критерием согласия Колмогорова. Однородность дисперсии проверена и подтверждена проверкой гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений и критерием Смирнова для проверки гипотезы о равенстве двух распределений. Для проверки значимости положительного тренда средней годовой температуры проверялись гипотезы о значимости коэффициентов линейной функции регрессии с помощью t-статистики с распределением Стьюдента и гипотеза о существовании линейной связи с помощью f-статистики с распределением Фишера (дисперсионный анализ). В результате проверки указанных гипотез на уровне значимости 0,05 установлена незначимость положительного линейного тренда средней годовой температуры атмосферного воздуха на метеостанции Минск в периоды с 1998 по 2016 год и с 1998 по 2017 год и его значимость в периоды с 1998 по 2018 год и с 1998 по 2019 год.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The technic of the processing of the meteorological data for conclusion on the presence of the time trends in the quantitative characteristics of the weather on the example of the analysis of the average yearly atmospheric temperature change at the meteorological station Minsk from 1989 is presented. The average yearly atmospheric temperature received from the measurements is approximated by the least square error method in the linear time dependence regression function. The linear time dependence regression function received in such a way has some positive growing (positive trend). The aim of this paper is to clarify the significance of this growth. For this aim, the usage of the regression analysis with its procedures of hypotheses testing is proposed. First of all, the performing of the demands presented to the regression analysis is checked: normality of the distribution of the disturbance and the homogeneity of the variance (dispersion) of the disturbance. The normality of the distribution of the disturbance was checked and confirmed by the Kolmogorov test. The homogeneity of the dispersion of the disturbance was checked and confirmed both by checking the hypotheses on the equality of the dispersions of two normal distributions and by the Smirnov test for checking the hypotheses on the equality of two distributions. For checking the significance of the positive trend of the yearly mean temperature, the hypotheses on the significance of the coefficients of the linear regression function by the Student t-statistics and the hypothesis on the linear connection presence by the analysis of variance were checked. As the result, the insignificance of the positive linear trend from 1998 to 2016 and from 1998 to 2017 and its significance from 1998 to 2018 and from 1998 to 2019 on the level of significance 0.05 for mean average yearly atmospheric temperature at the meteorological station Minsk was stated.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>регрессионный анализ</kwd><kwd>дисперсионный анализ</kwd><kwd>статистическая проверка гипотез</kwd><kwd>парниковый эффект</kwd><kwd>глобальное потепление</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>regression analysis</kwd><kwd>analysis of variance</kwd><kwd>testing of statistical hypotheses</kwd><kwd>greenhouse effect</kwd><kwd>global warming</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Vuchkov I. N., Boyadjeva L., Solakov E. [Applied linear regression analysis]. Moskva: Finansy I statistika; 1987. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vuchkov I. N., Boyadjeva L., Solakov E. [Applied linear regression analysis]. Moskva: Finansy I statistika; 1987. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rao C.S. Linear statistical inference and its applications. Wiley, 2ed, 1973.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rao C.S. Linear statistical inference and its applications. Wiley, 2ed, 1973.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bolshev L.N., Smirnov N.V. [Tables of mathematical statistics]. Moskva: Nauka; 1983. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bolshev L.N., Smirnov N.V. [Tables of mathematical statistics]. Moskva: Nauka; 1983. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">V.S. Mukha. On the Statistical Methods for the Conclusion on the Climate Change. American Journal of Environmental Engineering and Science. 2018;5(2):34-38.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">V.S. Mukha. On the Statistical Methods for the Conclusion on the Climate Change. American Journal of Environmental Engineering and Science. 2018;5(2):34-38.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gavrilov M.B., Marković S.B., Janc N., Nikolić M., Valjarević A., Komac B., Zorn M., Punišić M., Bačević N. Assessing average annual air temperature trends using the Mann–Kendall test in Kosovo. Acta geographica Slovenica. 2018;58(1):7-25. DOI: 10.3986/AGS.1309.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gavrilov M.B., Marković S.B., Janc N., Nikolić M., Valjarević A., Komac B., Zorn M., Punišić M., Bačević N. Assessing average annual air temperature trends using the Mann–Kendall test in Kosovo. Acta geographica Slovenica. 2018;58(1):7-25. DOI: 10.3986/AGS.1309.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">McKitrick, Ross R., McIntyre S. Herman C. Panel and multivariate methods for tests of trend equivalence in climate data sets. Atmospheric Science Letters. 2010;11(4):270-277. DOI: 10.1002/asl.290.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">McKitrick, Ross R., McIntyre S. Herman C. Panel and multivariate methods for tests of trend equivalence in climate data sets. Atmospheric Science Letters. 2010;11(4):270-277. DOI: 10.1002/asl.290.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
