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Hallo zusammen,

ich habe leider nicht viel Erfahrung mit statistischer Datenverarbeitung deswegen folgende Frage:
Ich habe 2 Datensätze. Der eine Datensatz besagt, wie viel kg Kohlenstoff Bäume an einem bestimmten Ort produzieren. Das ist ein gemessener Wert.
Über eine Modellsimulation habe ich für den selben Ort und der selben Zeit Modellwerte generiert (die natürlich von den empirischen Werten abweichen).
Ich will überprüfen, wie nah die Modellwerte an die empirischen Werte herankommen. Was ist hierfür ein aussagekräftiger Indikator?
Hier ein Beispiel, wie die beiden Datensätze aussehen:

Gemessene Werte:
Jahre: 0 1 2 3 ..... 100
kgC/ha: 0 0.2 0.4 0.7.... 20

Modellwerte:
Jahre: 0 1 2 3 ..... 100
kgC/ha: 0 0.1 0.3 0.6 ... 15

Vielen Dank schon einmal!
-Daniel

Hi,

Was ist hierfür ein aussagekräftiger Indikator?

- dazu bedarf es zunächst der konkreten Darlegung der modelltheoretischen Implikationen der Simulation

Gruß
S.

Hi,
danke erstmal für die Antwort!

Ich bin mir nicht sicher ob folgende Aussage sinnvoll ist oder nicht, aber:
Ich möchte nur die "Ähnlichkeit" der Werte überprüfen. Das Modell hat unglaublich viele Parameter und mir geht es nicht darum einzelne oder mehrere Parameter des Modells zu überprüfen,
sondern nur den Unterschied zwischen den beiden Datensätzen. Im besten Fall zeigen die Modellwerte natürlich die gleichen Werte wie die Messwerte, im schlimmsten Fall gehen die Werte weit auseinander.
Das muss sich grade anhören wie ein Zweitklässler der zum ersten Mal ohne Finger rechnet Ich würde gerne die modelltheoretischen Implkationen darlegen, aber ich weiß nicht was relevant ist und was nicht.
Im Prinzip geht es darum, dass ich mithilfe von Messwerten versuche die Parameter des Modells so nah wie möglich an die Realität anzupassen, um dann in Folge dessen unter verschiedenen Klimaszenarien zu simulieren
wie das Wachstum dieser Baumart (es geht immer um die selbe Baumart) sich in Zukunft verhält. Als Indikator für das Wachstum wird die gebildete, lebende Biomasse, also kg Kohlenstoff, pro Fläche (m²) herangezogen.
Ich nehme stark an, dass das nicht das war worauf du hinaus wolltest, welche weiteren Informationen wären hilfreich?

Nochmals vielen Dank!
-Daniel

Hi,

- dann wären zunächst die zwei Variablen deskripiv auszuwerten bspw:
- n1? n2?
- und gegenüberzustellen:
- MIN, MAX, MW, SD ..


Gruß
S.

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Im Prinzip geht es darum, dass ich mithilfe von Messwerten versuche die Parameter des Modells so nah wie möglich an die Realität anzupassen,

Es wäre nicht unüblich, den RSME Deiner errechneten Werte für die verschiedenen Jahre zu errechnen und dann solange an den Parametern zu drehen, bis der minimal ist.
RSME ist die Wurzel aus der Summe der quadrierten Differenzen von wahren und errechneten Werten. Formel findet jede Suchmaschine.
Im weiteren solltest Du Dich mit dem Problem des Overfitting beschäftigen, aber das kommt danach.

LG,
Bernhard