S1(SpatialVx)
S1()所属R语言包:SpatialVx
S1 score, Anomaly Correlation
S1得分,异常的相关性
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate the S1 score and anomaly correlation for a verification set.
计算S1的得分和异常相关的验证集。
用法----------Usage----------
S1(X, Y, gradFUN = "KernelGradFUN", ...)
ACC(X, Y, Xclim = NULL, Yclim = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:X,Y
m X n matrices giving the verification and forecast fields, resp.
m×n的矩阵验证和预测领域分别。
参数:Xclim,Yclim
m X n matrices giving the climatologies for X and Y, resp. If NULL, the result is simply a usual correlation.
m×n的矩阵的气候X和Y分别。如果为NULL,则结果为只是通常的相关性。
参数:gradFUN
character identifying a function used to calculate the gradient fields for X and Y. The default KernelGradFUN is to use a Laplacian of Gaussian kernel.
字符识别功能来计算梯度场X和Y。默认KernelGradFUN是,使用拉普拉斯高斯核。
参数:...
optional arguments to the gradFUN function. In the case of the default, the kernel can be changed (e.g., if only "laplacian" is desired), and optional arguments to the kernel2dmeitsjer function (in this case, nx, ny and sigma).
gradFUN功能的可选参数。在默认的情况下,可以改变内核(例如,如果只有“拉普拉斯算子”需要的话),和可选参数kernel2dmeitsjer功能(在这种情况下,nx,<X >和ny)。
Details
详细信息----------Details----------
The S1 score is given by
的S1的得分由下式给出
S1 = 100*sum(abs(DY_i - DX_i))/sum(max(abs(DY_i),abs(DX_i))),
S1 = 100 *总和(ABS(DY_i - DX_i))/总和(最大(ABS(DY_i)的,ABS(DX_i))),
where DY_i (DX_i)is the gradient at grid point i for the forecast (verification). See Brown et al. (2012) and Thompson and Carter (1972) for more on this score.
,在那里DY_i(DX_i)是渐变的网格点我的预测(验证)。见Brown等人的。 (2012年)和汤普森·卡特(1972年),在这一点上。
The ACC is just the correlation between X - Xclim and Y - Yclim.
ACC是X - Xclim和Y - Yclim的的之间的相关性。
值----------Value----------
single numeric
单个数字
(作者)----------Author(s)----------
Eric Gilleland
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
kernel2dmeitsjer
kernel2dmeitsjer
实例----------Examples----------
data(UKobs6)
data(UKfcst6)
S1(UKobs6,UKfcst6)
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