@phdthesis{Thees2016,
  author    = {Barnim Thees},
  title     = {Strukturbasierte Sch{\"a}tzung und Vorhersage f{\"u}r klimatologische Zeitreihen},
  journal    = {Structure-based estimate and forecast for climatological time series},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:9-002552-4},
  year      = {2016},
  abstract  = {Es wird ein neues Konzept f{\"u}r die Modellierung von (zeitlichen) Realisierungen komplexer und stark verrauschter Prozessabh{\"a}ngigkeiten ohne spezielle Vorkenntnisse vorgestellt. Als Grundlage dient das \"Errors-in-Variables Model\" (EVM) als ein \"Total Least Square\" (TLS)- Verfahren zur asymptotisch fehlerfreien Rekonstruktion einer linearen Prozessabh{\"a}ngigkeit. Die hierf{\"u}r notwendigen Informationen zum Fehlerrauschen in den Variablen werden indirekt in den (zeitlichen) Realisierungen mit Hilfe eines neuen Vergleichsma{\"s}es f{\"u}r Strukturen (EP- Ma{\"s}) auf Basis des {\"A}hnlichkeits- Koeffizienten nach Dice / S{\o}rensen erhalten, d.h. solange der fehlerfreie Prozess sich nicht in Strukturen eines wei{\"s}en Rauschens realisiert. Dies kann vorab mit Hilfe einer schrittweisen Gau{\"s}- Tiefpass- Filterung der Ausgangsdaten im jeweiligen EP- Vergleich zu den ungefilterten Daten entschieden werden. Durch ein unabh{\"a}ngiges Zusatz- Fehlerrauschen wird zwischen den modellierten und den abzubildenden Daten schrittweise eine maximale strukturelle {\"A}hnlichkeit „k{\"u}nstlich“ hergestellt \"Sequential Iterative NOise Matching Algorithm\" (SINOMA), die dann mit Hilfe des Vergleichsma{\"s}es unabh{\"a}ngig zum EVM- Verfahren erkannt werden kann. Unter diesen \"Reduced Major Axis\" (RMA-)Bedingungen des EVM- Verfahrens sind die Parameter der linearen Prozessabh{\"a}ngigkeit eindeutig bestimmbar, d.h. dann ohne Kenntnisse zum Fehlerrauschen in den Ausgangsdaten. Im Gegenteil, da hierbei das notwendige Zusatzrauschen f{\"u}r das Erreichen von RMA- Bedingungen „bekannt ist“, k{\"o}nnen auf diese Weise auch noch das Fehlerrauschen in den Ausgangsdaten und die entsprechenden Standardabweichungen der fehlerfreien Daten abgesch{\"a}tzt werden. Hiermit sollte (erstmals) eine ad{\"a}quate L{\"o}sung des Rekonstruktionsproblems pr{\"a}historischer Spannweiten klimatischer Schwankungen mit Hilfe von Proxy m{\"o}glich sein.},
  language  = {de}
}