Both the approaches of Rhamstorf an

Both the approaches of Rhamstorf and Coumou (2011) and Hansen et al. (2012) are limited in their ability to make firm
probabilistic statements about the changes that are observed because neither uses a validated statistical model in their analysis.
The statistically robust approach used in this paper, incorporates time series modelling, validation and bootstrap simulation
and provides a probabilistic assessment of global warming, strongly complementing the scientific evidence for the
anthropogenic origin of recent climate change. Methods that account for temporal dependencies in climate data have been
considered before in the statistical downs caling literature; see e.g. Charles et al. (2004), but their emphasis was on model
skill and projections rather than attribution, which is essential for the current application.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทั้งวิธีการของ Rhamstorf และ Coumou (2011) และ al. et แฮนเซ่น (2012) จะถูกจำกัดความสามารถในการทำบริษัท
probabilistic งบเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่พบเนื่องจากไม่ใช้แบบตรวจสถิติในการวิเคราะห์
ชุดเวลาแบบจำลอง จำลองการตรวจสอบและ bootstrap ประกอบด้วยวิธีมีประสิทธิภาพทางสถิติที่ใช้ในเอกสารนี้
และให้มีการประเมินภาวะ probabilistic ช่วยขอหลักฐานทางวิทยาศาสตร์สำหรับการ
ต้นกำเนิดที่มาของมนุษย์เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศล่าสุด วิธีการที่บัญชีสำหรับอ้างอิงชั่วคราวในสภาพภูมิอากาศข้อมูลได้
พิจารณาก่อนในวรรณคดี caling ลงของสถิติ ดู et ชาร์ลส์ al. (2004) เช่น แต่เน้นของถูกในรุ่น
ทักษะ และประมาณ มากกว่า แสดง ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโปรแกรมประยุกต์ปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้งสองวิธีการของ Rhamstorf และ Coumou (2011) และแฮนเซนและอัล (2012) จำกัด ในความสามารถของพวกเขาที่จะทำให้ บริษัท
น่าจะเป็นงบเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่มีการตั้งข้อสังเกตเพราะไม่ใช้การตรวจสอบแบบจำลองทางสถิติในการวิเคราะห์ของพวกเขา
วิธีการที่แข็งแกร่งทางสถิติที่ใช้ในบทความนี้ประกอบด้วยอนุกรมเวลาการสร้างแบบจำลองและการจำลองการตรวจสอบเงินทุน
และให้ การประเมินความน่าจะเป็นของภาวะโลกร้อนอย่างพึ่งพาอาศัยหลักฐานทางวิทยาศาสตร์สำหรับ
ต้นกำเนิดของมนุษย์เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ผ่านมา วิธีการที่บัญชีสำหรับการพึ่งพาชั่วคราวในข้อมูลสภาพภูมิอากาศได้รับการ
พิจารณาก่อนที่จะดาวน์ในสถิติ Caling วรรณคดี เห็นเช่นชาร์ลส์และอัล (2004) แต่ความสำคัญของพวกเขาในรูปแบบ
ทักษะและประมาณการมากกว่าลักษณะซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งานในปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งวิธีการและ rhamstorf coumou ( 2011 ) และ Hansen et al . ( 2012 ) จะถูก จำกัด ในความสามารถของตนเพื่อให้ บริษัท
ความน่าจะเป็นงบเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้เพราะไม่ใช้สถิติในการวิเคราะห์โดยแบบจำลองของพวกเขา ซึ่งแนวทาง
อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในงานวิจัยนี้ ประกอบด้วยแบบจำลองอนุกรมเวลา , การตรวจสอบและ
จำลองบูและมีการประเมินความน่าจะเป็นของภาวะโลกร้อน ขอพึ่งพาอาศัยหลักฐานทางวิทยาศาสตร์สำหรับ
กำเนิดมนุษย์เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศล่าสุด วิธีการบัญชีเกี่ยวกับการอ้างอิงข้อมูลภูมิอากาศได้
พิจารณาก่อนในสถิติดาวน์เรียกวรรณกรรม ; ดูเช่นชาร์ลส์ et al . ( 2004 ) แต่เน้นของพวกเขาในรูปแบบ
ทักษะ และ ประมาณการ มากกว่าที่มา ซึ่งจำเป็นสำหรับการประยุกต์ใช้ในปัจจุบัน