Непараметрическая оценка прогностической точности моделей на примере временны́х рядов концентраций метана в атмосферном воздухе арктического острова Белый.

Анализ неопределенности прогнозов изменения выбросов парниковых газов приобретает серьезное значение в связи с катастрофическими последствиями изменения климата. Оценка точности моделей прогнозов содержания парниковых газов в атмосфере требует особого внимания и специальных подходов. В данной работе предложено использовать идеологию проверки статистических гипотез для оценки производительности предсказательной модели временно́го ряда. Данные для исследования получены при проведении мониторинга динамики приземной концентрации основных парниковых газов на арктическом острове Белый (Ямало-Ненецкий автономный округ, Россия). Три модели на основе авторегрессионных нейронных сетей с внешним входом NARX предсказывали изменение концентрации метана. Показано, что размеры эффекта не всегда определяют статистическую значимость различий.