Recently, I received comments (here and on Twitter) about my previous graphs on the temperature in Paris. I mentioned in a comment (there) that studying extremas (and more generally quantiles or interquantile evolution) is not the same as studying the variance. Since I am not a big fan of the variance, let us talk a little bit about extrema behaviour.
In order to study the average temperature it is natural to look at the linear (assuming that it is linear, but I proved that it could reasonably be assumed as linear in the paper) regression, i.e. least square regression, which gives the expected value. But if we care about extremes, or almost extremes, it is natural to look at quantile regression.
For instance, below, the green line is the least square regression, the red one is 97.5% quantile, and the blue on the 2.5% quantile regression.

It looks like the slope is the same, i.e. extremas are increasing as fast as the average…
tmaxparis=read.table("temperature/TG_SOUID100845.txt", skip=20,sep=",",header=TRUE) head(tmaxparis) Dparis=as.Date(as.character(tmaxparis$DATE),"%Y%m%d") Tparis=as.numeric(tmaxparis$TG)/10 Tparis[Tparis==-999.9]=NA I=sample(1:length(Tparis),size=5000,replace=FALSE) plot(Dparis[I],Tparis[I],col="grey") abline(lm(Tparis~Dparis),col="green") library(quantreg) abline(rq(Tparis~Dparis,tau=.025),col="blue") abline(rq(Tparis~Dparis,tau=.975),col="red")
(here I plot randomly some points to avoid a too heavy figure, since I have too many observations, but I keep all the observations in the regression !).
Now, if we look at the slope for different quantile level (Fig 6 in the paper, here, but on minimum daily temperature, here I look at average daily temperature), the interpretation is different.
s=0 COEF=SD=rep(NA,199) for(i in seq(.005,.995,by=.005)){ s=s+1 REG=rq(Tparis~Dparis,tau=i) COEF[s]=REG$coefficients[2] SD[s]=summary(REG)$coefficients[2,2] }
with the following graph below,
s=0 plot(seq(.005,.995,by=.005),COEF,type="l",ylim=c(0.00002,.00008)) for(i in seq(.005,.995,by=.005)){ s=s+1 segments(i,COEF[s]-2*SD[s],i,COEF[s]+2*SD[s],col="grey") } REG=lm(Tparis~Dparis) COEFlm=REG$coefficients[2] SDlm=summary(REG)$coefficients[2,2] abline(h=COEFlm,col="red") abline(h=COEFlm-2*SDlm,lty=2,lw=.6,col="red") abline(h=COEFlm+2*SDlm,lty=2,lw=.6,col="red")

Here, for minimas (quantiles associated to low probabilities, on the left), the trend has a higher slope than the average, so in some sense, w
arming of minimas is stronger than average temperature, and on other hand, for maximas (high probabilities on the right), the slope is smaller – but positive – so summer are warmer, but not as much as winters.
Note also that the story is different for minimal temperature (mentioned in the paper) compared with that study, made here on average daily temperature (see comments)… This is not a major breakthrough in climate research, but this is all I got…
In the paper on the heat wave in Paris (mentioned 



is the following, with on the left the minimas and on the right the maximas,
is
is

The probability that the sequence appears, assuming that there are 48 possible numbers in the lottery, is

… En fait, généralement, les calculs de probabilités sont assez troublants et paradoxaux. On va considérer ici des gens devant prendre des situations en présence d’incertitude, et plus particulièrement deux situations: la difficulté de prendre en compte de l’information (et donc de calculer des probabilités conditionnelles) et le cas où les gens doivent agir en prenant des décisions de manière aléatoire (et donc fixent en même les probabilités).
Avant hier, j’avais mis en ligne (
Mais il existe des cas encore plus vicieux, où les probabilités ne peuvent pas être considérées comme exogènes, ou objectives, car elles sont déterminées par les joueurs. Considérons une jeu simple, un peu dans l’esprit du pierre-feuille-ciseau (que j’avais déjà évoqué 
, et 2 avec probabilité
(avec
). Ma fille sort 1 doigt avec probabilité
, et 2 avec probabilité
(avec
). La valeur espérée du jeu (de mon point de vue) est
qui va minimiser cette valeur, alors que moi, je cherche
qui la maximise. Bref, un problème classique de problème minmax de théorie des jeu. L’équilibre (s’il existe) sera
où
et
solution de



. Autrement dit, si
, ma fille a toujours intérêt à sortir un doigt (car
) et ce n’est pas un équilibre… pareillement, si
, ma fille a toujours intérêt à sortir deux doigts, et là encore ce n’est pas un équilibre. Autrement dit, le seul équilibre possible est obtenu lorsque
, i.e l’équilibre correspond à
. De manière dual, pour ma part, je cherchais à trouver

. Autrement dit, afin que le jeu soit à l’équilibre, il faut que nous jouions la stratégie suivante: sortir un doigt avec probabilité
(et pas
) et deux avec probabilité
. Et la valeur espérée du jeu est alors







‘s since we have identifiability problems here. Nevertheless, we if consider affine transformation so that 













































is



means that
. Hence, with a 5% margin of error, it means that n=400. While 2.2% means that n=2000:



and
denote empirical frequencies we have obtained from the sample, based on 









.
(the x-axis). The red line is the true margin of error with a large difference between candidates (20 points) and the blue line with a small difference (1 point).
and
where 
=3.71