Zou je dat stochastisch proces eens willen uitschrijven?
Als ik het goed begrepen heb, werk je met een aan de klimaatopwarming aangepaste uitgangswaarde (een daggemiddelde) en laat je dan random uit de database met historische gegevens een volgende dag kiezen die volgde op een dag met waarde vergelijkbaar met de uitgangswaarde.
Hoe zit het met de verdeling van de daggemiddelden tijdens een zomer? Naar mijn aanvoelen trekken enkele hete dagen het gemiddelde vaak fors naar boven en zijn de gegevens niet normaal verdeeld rond dat gemiddelde. Uitgaande van een opgewarmde uitgangswaarde wordt er (rekening houdend met enige persistentie) gevist in de dagen met warmer dan normale temps, maar niet in de vele koudere dagen en ook niet in de zeldzame series extreem hete dagen. Je zou een extra portie ruis in jouw model kunnen steken (dat voldoet aan de verdeling van de dag op dag schommelingen).
Moet er ook geen onderscheid worden gemaakt tussen juni, juli en augustus? Of vertrek je vanop een fictieve 1 junidag?
Veel vragen en hypotheses die misschien nergens op slaan, vermits ik de uitgeschreven processen en de eigenschappen van de gegevens waarvan gebruik wordt gemaakt niet voor mijn neus liggen heb.
mvg,
Dieter
Quote selectie