基于扩散的核密度估计改进了碳同位素模拟的评估
摘要：模型评估和校准中的一个主要任务是比较不同规模的数据集。这是因为与模拟模型结果相比，实地数据通常稀缺。我们通过应用一种新的基于扩散的核密度估计器(diffKDE)来解决这个任务，该估计器近似地计算出一个数据集的概率密度函数，几乎不受可用数据量的影响。我们通过Wasserstein距离定性和定量地比较了测量和模拟的海洋颗粒有机碳-13同位素的密度估计结果。为了对照，我们还展示了基于等大小的数据集的比较，其中模拟和实地数据进行了缩减。基于所有可用数据的比较显示，模拟与实地数据的拟合更好，并显示了屏蔽分析中误导的模型特性。diffKDE和传统高斯KDE的比较显示，diffKDE能更好地解析数据特征。我们能够展示出KDE在模型校准中的有希望的优势，特别是在应用diffKDE的情况下。
作者：Maria-Theresia Pelz and Christopher Somes
论文ID：2308.15282
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-08-30