평균값 정리 예제 | Suntag Energy do Brasil 
 평균 이 정적 측정 으로 만들 어 지 면 이 게시물 의 많 은 개념 이 매우 잘 명시 되 어 있 다고 생각 합니다 . 그러나 기후 과학 ™ 사용 되 는 온도 는 일반 적 으로 타임 시리즈 입니다 . 평균 적 으로 타임 계 를 사용 할 때 실제로 필터 를 적용 하 는 대신 에 필터 를 적용 합니다 . 수학 은 완전히 다릅니다 . 두 가지 를 비교 할 수 없 습니다 . 타임 시리즈 에서 “ 일일 ” 온도 를 얻 기 위해 최대 및 최소 온도 를 평균 화 하 는 것 은 실제로 하루 보다 짧 은 모든 파장 을 제거 하 려고 시도 하 는 스무 딩 작업 입니다 . 그러나 필터 가 정확 하 지 않 은 경우 데이터 에 없 는 데이터 에 파장 을 추가 할 수 있 습니다 . 나 는 그것 이 여기 에 진짜 문제 라고 생각 합니다 . 기후 과학 ™ 필터링 을 통해 데이터 에 노이즈 를 추가 하 는 문제 를 완전히 무시 합니다 . 
 평균 을 보 면 소음 이 발생 할 위험 이 있 습니다 . 그것 을 생각 하 는 또 다른 방법 은 푸리 에 분석 입니다 . 모든 시간 계 는 각 파장 에 해당 하 는 계수 를 곱한 항 으로 근사 화 될 수 있 습니다 . I . E . : a λ 1 + b λ 2 + … + N λ n , 여기 서 람다 서브 n 은 다양 한 파장 이 고 a , b , c 등 은 계수 이 다 . 필터 는 이상 적 으로 는 거기 에 없 는 다른 용어 를 추가 하 지 않 고 , 하루 보다 작 은 방정식 의 모든 용어 ( 예 를 들 어 ) 를 제거 합니다 . 그러나 필터 ( 또는 모델 ) 가 현실 과 다를 경우 해당 필터 ( 즉 , 일 일 온도 곡선 이 대략 정현파 라고 가정 ) 를 사용 하 면 대신 노이즈 ( 방정식 에 속하 지 않 는 용어 ) 가 추가 될 수 있 습니다 . 기후 과학 ™ 모든 필터링 이 완벽 하 다고 가정 하 고 추세 의 불 확실 성 을 감소 시킵니다 ( 작 은 진폭 을 가리 는 방정식 에서 높 은 진폭 과 고주파 항 을 제거 하 여 ( 즉 , 낮 은 주파수 ) .