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[26] Instead of working directly with the raw variables, Z850, Q850, and ΔTd850, corresponding to 6 × 3 = 18 variables, we perform a Singular Value Decomposition [Von Storch and Zwiers, 1999; Vrac et al., 2007; Wilks, 2006]. This has the advantage of reducing significantly the dimensionality of the NCEP data, while keeping the main part of information brought by the reanalysis. The SVD operation gives us the following summary: the SVD explains 93.6%, 98.6%, and 97.5% of the correlation for Z850, Q850, and ΔTd850 respectively.
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Pour l’ensemble de ces différentes méthodes de création d’audience personnalisée à partir des visiteurs de votre site web, vous devrez choisir la durée de collecte de données à partir d’aujourd’hui. Est-ce que vous pensez pouvoir collecter les emails des personnes ayant visité votre site web au cours des 5-15-30-60 derniers jours ?
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Articles by Zhou, P. Pour lutter contre les SMS du genre « Salut c’est moi, j’attends son appel. Rappelle-moi au 08… » et qui renvoient vers des numéros surtaxés, les opérateurs télécoms et les hébergeurs ont mis en place un dispositif d’alerte : le 33700. Si vous êtes victime de cette pratique, transférez simplement le SMS abusif au 33700.
Article précédent Nous choisissons “liste” dans la zone “Autoriser” Received: 14 January 2014 Alice : 100 Mo d’espace gratuit et pas de publicité. Intéressant, mais réservé aux abonnés Alice. Son interface n’offre pas la simplicité et la cohérence des deux systèmes précédents.
Note also that, if the CDFt method has been employed as univariate BC within the EC–BC approach, other techniques can be used. This shuffling postprocessing can be performed based on most of the standard 1D BC techniques. This interesting feature makes the procedure flexible and easily applicable. Note that the shuffling can even be applied to most (if not all) of the 1D statistical downscaling (SD) approaches. This application of the Schaake shuffle to 1D SD outputs should improve their temporal, spatial, and intervariable properties as much as it has been shown for the BC methods in the present article. Therefore, it would be interesting to compare such a multivariate SD based on shuffling postprocessing to statistical downscaling models, taking explicitly into account the multidimensional structure of the data to be downscaled [e.g., Yang et al. (2005), Flecher et al. (2010), and Vrac et al. (2007), for multisite, multivariable, and temporal dependences modeling, respectively].
GuppY (ex miniportail) (Français – licence GNU/GPL) Excel – Liste déroulante personnalisée Actualités des médias
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Planifier la relève Galeries Wallpaper Je m’en doutais un peu, c’est pour cette raison que j’ai précisé le tableur utilisé… Gagnez en productivité pour innover ! GOOGLE Apps
Métallurgie – Sidérurgie Fermer Lexique (Image d’illustration) Une agence intérimaire lausannoise en est venue à adresser ses e-mails de publicité à un avocat de la place à partir d’une offre d’emploi parue sur un site associatif. Image: Francesca Palazzi
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100 visiteurs ont amené 50 visiteurs. 2,475 videos – Fichier  Publipostage Cette entrée a été publiée dans Google. Vous pouvez la mettre en favoris avec ce permalien. |
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The Schaake method is based on temporal shuffling of the elements in each time series such that the temporal rank structure is reconstructed.
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    09/12/2015, 18h41 #1
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  5. Customer relationship management
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    [16] At this stage, precipitation‐related structures St have been derived (see Figure 3) and represent the regional scale. How to link them to the larger scale (the NCEP reanalysis) and how to connect them to the smaller scale (the weather stations) are the two remaining questions we have to address in this paper. In this section, we focus on answering the first one. To perform this task, we model the day‐to‐day probability transitions from the given weather state at day t, say St, to the state of the following day, St+1 as a function of the current large atmospheric variables, say Xt, from the NCEP reanalysis. More precisely, a nonhomogeneous Markov model [e.g., Bellone et al., 2000] is fitted to our NCEP data and our states by applying the following temporal dependence structure,
    Except for CDFt, which only uses the large-scale variable of interest as predictors, the other SDMs tested in this study are using several predictors. For temperature, the predictors are the temperature at 2 m (T2); the sea level pressure (SLP); and the eastward wind, the northward wind, and the geopotential height at the 850-hPa pressure level (U850, V850, and Z850). For precipitation, the same predictors are employed with the addition of the dewpoint at 2 m (D2) and the large-scale precipitation (PR). All of the predictors are extracted over the region 20.25°–72.00°N, 52.875°W–76.50°E. More precisely, based on those data, for ANALOG the predictors are the fields of anomalies of those variables with respect to the seasonal cycle. For SWG and GAM, they are the first two principal components (PCs) of a principal component analysis (PCA; Barnston and Livezey 1987) performed on each predictor separately. For discussion on the choice of those predictors, see Vaittinada Ayar et al. (2015).
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    septembre 2013
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    juin 2011
    [13] With respect to real data, our goal is to analyze daily observations that were recorded at 37 weather stations in Illinois from 1980 to 1999. Those stations correspond to the complete data set of precipitation provided for Illinois by the co‐op observational program. The stations are found to be uniformly distributed over Illinois. To reduce seasonal influences, we only consider three winter months, December, January and February (DJF). To illustrate the fit between our mixture model and real rainfall observations and also to show the difference of fit to the data between a Gamma distribution and our mixture, we select one station (Aledo) and apply a maximum likelihood estimation procedure to derive the parameters of each distribution. Figure 2 shows the resulting quantile‐quantile plots. Figure 2 (top) displays the fit obtained using a Gamma distribution, while Figure 2 (bottom) shows the result for our mixture distribution. As already seen in our simulation study, this latter model provides a gain at capturing extreme values behavior. At this stage, one could be satisfied by this type of station‐per‐station analysis. However, from a statistical and physical point of views, we prefer to go a step further in our statistical analysis by relating local precipitation with large‐scale variables through an extension of our mixture model. This is the object of the following section.
    juillet 2013
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