Почему Эль-Ниньо греет сильнее, чем говорит статистика ✎

Оригинал: "Direct and Indirect Effects -- An Information Theoretic Perspective"
arXiv:1912.10508 · 2019-12-22 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 1 мин
Обычные меры усредняют всё подряд, а новый метод смотрит на конкретное событие и находит, что эффект Эль-Ниньо втрое больше среднего.

Если один человек выигрывает в лотерею, для него это событие огромное, а для всех игроков вместе — почти незаметное, потому что средний выигрыш на билет остаётся копеечным. В климате так же: фаза Эль-Ниньо случается нечасто, но когда случается, температура на Тихоокеанском Северо-Западе меняется сильно. Обычные меры причинного эффекта усредняют влияние по всем фазам, и мощный эффект Эль-Ниньо тонет в среднем, как выигрыш одного счастливчика в массе проигрышных билетов.

Новый метод смотрит не на средний выигрыш всех билетов, а на выигрыш именно того билета, который вытянули. Так можно измерить эффект конкретного события, а не размытое среднее.

Чтобы измерить эффект конкретного значения, сравнивают два распределения вероятностей. Первое — распределение температуры после того, как мы принудительно задали фазу Эль-Ниньо. Второе — обычное распределение, усреднённое по всем фазам. Различие между ними показывает, насколько сильно конкретное событие меняет картину. Оказалось, что эффект Эль-Ниньо на температуру примерно втрое больше среднего эффекта по всем фазам. При этом влияние идёт напрямую через атмосферу, а не через память океана. Такой подход помогает не только в климате, но и в нейронауке, где важно оценить влияние конкретного стимула на активность нейронов.

Взаимная информация между выигрышем в лотерею и расходами почти равна нулю, потому что вероятность выигрыша ничтожна, хотя для конкретного победителя эффект огромен. Специфические меры улавливают этот контраст.

STE(x \to Y) = D(p(Y | \hat{x}) \| \sum_{x'} p(x') p(Y | \hat{x'}))
Дивергенция Кульбака-Лейблера между распределением Y после принудительного задания X=x и усреднённым по всем возможным x распределением Y.
SCDE(x \to Y; z) = D(p(Y | \hat{x}, \hat{z}) \| \sum_{x'} p(x') p(Y | \hat{x'}, \hat{z}))
Эффект X=x на Y при фиксированном медиаторе Z=z.
SNIE(x \to Y) = D(p(Y | \hat{x}) \| \sum_{x',z'} p(x') p(z' | \hat{x'}) p(Y | \hat{x}, z'))
Эффект X=x на Y, передающийся только через медиатор Z.
Понятия
IRI причинность по Грейнджеру индекс Эль-Ниньо информационный критерий эль-ниньо относительный они причинность эпидемия индекс южной осцилляции эффект конденсатора Индийского океана межгодовая изменчивость сезонный форсинг NOAA CPC телеконнекция теория информации сезонный цикл прогноз североатлантическая осцилляция линейная инверсная модель ERSST