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McKitrick＆Michaels（2004）提出了一个重要的问题，即经济活动和其他非气候条件是否可能影响来自气候符号网络的真实温度趋势的估计。他们使用了许多非气候方面和计量经济学计划Shazam（White 1993）来得出异性恋性的Covari-Ance Matrix（White 1980），以建模趋势估计和非气候因素之间的统计关系。普通的最小二乘（OLS）模型可能会产生偏见的估计，并且残留物中的异性症的存在可能是模型错误规范的指示，例如不正确的函数形式。因此，Shazam模型应该对描述许多因素与温度趋势之间关系的系数进行公正的估计。然而，如果得出的结论是，在温度趋势估计上存在明显且显着的污染，那么它们的结果不应特别是一个特定模型。尽管OLS和广义线性模型（GLM）可能无法产生最佳的非偏置值，但在这些更常见的回归分析中应找到相同的模式。在这里，他们的结果得到了重新努力，以检查是否忽略了将站间依赖的忽视可能影响他们的结论。McKitrick＆Michaels（2004）的定居地点意味着显着的空间相关性，例如44个站点来自东欧或西欧。分析使用了McKitrick＆Michaels（2004）的数据，可从WWW获得。uoguelph.ca/~rmckitri/research/gdptemp.html。数据是在Excel Difformat中提供的，使用Excel读取，然后保存为纯DOS文本文件。'd-'使用emacs更改为“ e-”，以将数据读取到R-Environment中（Gentleman＆Ihaka 2000，
气候研究R02：P17 -Ross McKitrick
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