NCL处理CMIP回归系数显著性检验

江南雨薇 · 发表于 2017-2-22 16:38:27

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我的原始数据是35个CMIP模式输出的辐射数据，我都计算了35个模式的回归系数（线性趋势dtrend）数据，例如rsdsd_1.nc , rsdsd_2.nc,...........rsdsd_35.nc 。我需要画的的空间分布图是240*480个格点，但是每个格点都是35个模式中回归系数的中位数（median）, 我用ListSetType(f,"join")，读入35个模式数据，用dim_median_n函数挑选出每个格点35个模式数据中的中位数。我的空间分布图需要没有通过显著性检验的地方显示白色。我的问题是挑选出来后如何做t检验？因为并不知道挑选的是哪个模式的数据，而t检验需要原始数据做相关系数的检验来判断。思考了一个月了，请高人指点迷津~

解决了我发红包

藕茭白空心菜 · 发表于 2017-4-17 21:40:16

帮顶呀~~~

Lancelot · 发表于 2017-4-17 21:46:21

为了红包：首先，这种大量数据处理建议用Python或R，其次，方法的话就像你说的那样，从每个模式里面选，输入数组，直接对数组操作，就可以

tonysonic · 发表于 2017-4-20 10:43:04

谢谢，非常有用

tonysonic · 发表于 2017-4-20 10:52:01

谢谢，非常有用

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