<strong>NASA-Klimadaten: Stochastische Differentialgleichungen & Temperatur – Teil 2</strong>

In einem brandneuen Beitrag auf Towards Data Science wird die praktische Anwendung des Ornstein‑Uhlenbeck‑Prozesses in Python vorgestellt. Der Artikel erklärt, wie stochastische Differentialgleichungen eingesetzt werden können, um Temperaturdaten der NASA zu modellieren und Vorhersagen zu generieren. Dabei werden sowohl die mathematischen Grundlagen als auch konkrete Codebeispiele präsentiert, die Forschern und Datenanalysten einen klaren Einstieg in die Analyse von Klimadaten ermöglichen.