Klimaskepsis mit dem PC
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Korrelationskoeffizient_1

Eine der mathematischen Methoden zum Vergleich der Verläufe zweier Größen ist der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson, abgekürzt mit r. Der klimaskeptische Prof. Malberg - herunterscrollen bis "Korrelationsanalyse " - verwendete ihn. Auf dieser und der nachfolgenden Seite Korrelationskoeffizient_2 wird dieser vorgestellt. Hier finden Sie ein ein Programm, welches die Korrelationskoeffizienten zweier Zufallszahlenreihen und den auf der Seite scharfes Hinsehen schon verwendeten Temperatur- und Meeresspiegelabweichungsreihen ausrechnet.

Benutzung des Programms

  1. Zuerst erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem Sie das Programm "korrelationskoeffizient_1" laufen lassen wollen.
  2. In diesem Verzeichnis benötigen Sie alle Quelldateien, die Datei "steuer.txt" ,die beiden Eingabedateien "temp_abweichung.dat" und "meeresspiegel_abweichung.dat". Am einfachsten ist es, das *.tar-Archiv herunterladen und im Zielverzeichnis zu entpacken. Das Archiv enthält die 5 Quelldateien, die beiden Eingabedateien, die Steuerdatei sowie die Dokumentation des Programms als *.pdf. Sie können aber auch jede Datei einzeln herunterladen. Dann müssen Sie jeweils den Punkt - also "." - im Dateinamen vor py ergänzen. Sie müssen also die Dateinamen von "korrelations_koeffizient_haupt_1py" in "korrelations_koeffizient_haupt_1.py", "steuerpy" in "steuer.py", "datei_einlesepy" in "datei_einlese.py", "rechnerpy" in"rechner.py" und "ausgabepy" in "ausgabe.py" ändern. Leider war es nicht möglich, die funktionierendem Dateiendungen beizubehalten, da der Server eine Fehlermeldung beim Anklicken ausgibt. Im *.tar-Archiv sind alle Dateiendungen richtig, die Programme sind sofort nach dem Entpacken lauffähig.
  3. Dann öffnen Sie ein Konsolenfenster in diesem Verzeichnis (rechter Mausklick im Fenster des Verzeichnisses, dann "Terminal hier öffnen" klicken).
  4. Führen Sie vorsichtshalber einen Virenscan über dieses Verzeichnis durch. Z.B. ich benutze clamscan mit dem Befehl clamscan -r -i. Sie können natürlich einen anderen Virenscanner benutzen.
  5. Die Eingabedaten befinden sich in der Datei "steuer.txt", sie müssen nicht mit der Tastatur eingegeben werden. Sie werden nach dem Programmstart sofort in einer Messagebox ausgegeben.
  6. Mit python3 korrelations_koeffizient_haupt_1.py startet man das Programm in der Konsole und die Werte aus der Steuerdatei werden in der Konsole und in einer Message-Box angezeigt.
  7. Nach einem Klick auf den "Weiter-"Button wird die Rechnung gestartet. Die beiden berechneten Korrelationskoeffizienten der Zufallsreiehn sowie der Temperatur- und Meeresspiegelabweichungen werden in der Konsole und in einer weiteren Message-Box angezeigt, gleichzeitig werden zwei Ausgabedateien erstellt, eine mit den berechneten Korrelationskoeffizienten ("korrelation.dat"), eine mit den Werten der beiden Zufallsreihen und den Reihen der Temperatur- und Meeresspiegelabweichungen ("abweichungen_temp_meeresspiegel.dat").
  8. Zur graphischen Ausgabe wird das Modul "matplotlib" benutzt. Nach dem Anzeigen der Korrelationskoeffizienten und dem Klick auf den "Weiter-"Button erscheint eine Graphik, die die Zufallszahlen als Punkte darstellt. Diese Graphik wird dabei auch als Datei im Verzeichnis gespeichert.
  9. Nach einem linken Mausklick auf das Kreuz rechts oben verschwindet diese Graphik und die Graphik mit der Temperaturabweichung seit 1880 erscheint, die wiederum abgespeichert wird.
  10. Nach einem erneuten linken Mausklick auf das Kreuz rechts oben verschwindet auch diese Graphik und die Graphik mit der Meeresspiegelabweichung seit 1880 erscheint, die ebenfalls abgespeichert wird.
  11. Mit einem weiteren linken Mausklick auf das Kreuz rechts oben wird das Programm beendet.
Dokumentation

Archiv python3
Hauptprogramm in python3
Steuereinheit in python3
Dateneinleseeinheit in python3
Recheneinheit in python3
Ausgabeeinheit in python3
Steuerdatei
Temperaturdatei
Meeresspiegeldatei

Wenn man die Datei "korrelation.dat" öffnet, dann sieht man, daß der Korrelationskoeffizient der Zufallszahlen nahe 0 liegt (bei dem Programmlauf, der die folgenden Bilder erzeugte: r = 0.04174), dagegen ist der Korrelationskoeffizient der beiden Klimareihen r = 0.8916 - also nahe 1.0 (ideale Korrelation). Der Korrelationskoeffizient liefert ein anderes Ergebnis als der Augenschein.

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