measurement.error(verification)
measurement.error()所属R语言包：verification
Skill score with measurement error.
与测量误差的技巧得分。
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Skill score that incorporates measurement error. This function allows the user to incorporate measurement error
技巧得分，结合测量误差。此功能允许用户将测量误差
用法----------Usage----------
FALSE, t = 1, u = 0, h = NULL, ...)
参数----------Arguments----------
参数：obs
Information about a forecast and observation can be done in one of two ways. First, the results of a contingency table can be entered as a vector containing c(n11, n10, n01, n00), where n11 are the number of correctly predicted events and n01 is the number of incorrectly predicted non-events. Actual forecasts and observations can be used. In this case, obs is a vector of binary outcomes [0,1].
预测和观察的信息，可以在以下两种方式之一。首先，一个应急表的结果可以输入作为一个向量含c（N11，N10，N01，N00），其中，N11是正确预测的事件的数目和N01是不正确地预测的非活动的数量。实际的预测和意见都可以使用。在这种情况下，观测值的二进制结果是一个向量，[0,1]。
参数：frcs
If obs is entered as a contingency table, this argument is null. If obs is a vector of outcomes, this column is a vector of probabilistic forecasts.
如果OB的输入列联表，该参数为null。如果OBS的结果是一个向量，这列是一个向量，概率预报。
参数：theta
Loss value (cost) of making a incorrect forecast by a non-event. Defaults to 0.5.
损失价值（成本）的一个非事件作出错误的预测。默认为0.5。
参数：CI
Calculate confidence intervals for skill score.
计算技巧得分的置信区间。
参数：t
Probability of forecasting an event, when an event occurs. A perfect value is 1.
预测一个事件，当事件发生时的概率。一个完美的值是1。
参数：u
Probability of forecasting that no event will occur, when and event occurs. A perfect value is 0.
预测，任何情况下，发生的概率，当和事件发生。一个完美的值是0。
参数：h
Threshold for converting a probabilistic forecast into a binary forecast. By default, this value is NULL and the theta is used as this threshold.
阈值转换成二进制的预测概率预报。默认情况下，这个值是NULL作为这个阈值和θ。
参数：...
Optional arguments.
可选参数。
值----------Value----------
参数：z
Error code
错误代码
参数：k
Skill score
技能评分
参数：G
Likelihood ratio statistic
似然比统计量
参数：p
p-value for the null hypothesis that the forecast contains skill.
p值的零假设，预测包含技能。
参数：theta
Loss value. Loss associated with an incorrect forecast of a non-event.
损耗值。损失与不正确的预测，一个非事件。
参数：ciLO
Lower confidence interval
较低的置信区间
参数：ciHI
Upper confidence interval
上的置信区间
（作者）----------Author(s)----------
Matt Pocernich <pocernic@rap.ucar.edu> (R - code)
W.M Briggs <wib2004(at)med.cornell.edu> (Method questions)
参考文献----------References----------
Technical Report, wm-briggs.com/public/skillocst.pdf.
of yes/no forecasts. Submitting to Biometrics.
85-88. (Tornado data used in example.)
实例----------Examples----------
DAT<- data.frame( obs = round(runif(50)), frcs = runif(50))
A<- measurement.error(DAT$obs, DAT$frcs, CI = TRUE)
A
### Finley Data[＃＃芬利数据]
measurement.error(c(28, 23, 72, 2680)) ## assuming perfect observation,[＃假设完美的观察，]
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发表于 2012-10-1 15:22:19
