关于时间序列对含nan变量场做线性回归的问题

welswww

大家好，第一次发帖，请多关照！

我的问题描述：
我想利用一个变量场（维度为time×空间，空间=llon×llat，llon和llat分别为经纬度的长度，含nan）对某一时间序列指数进行线性回归。
这是个二维矩阵，这个矩阵的nan值分布不是固定的，比如slp，不像sst是陆地永远没有值而海洋有值，slp在某个空间点可能这个时刻有值，下个时刻又为nan。也就是说不管哪个空间点的时间序列，总是会有nan值。

我参考了Aires大神的程序：【新提醒】分享做回归分析的程序——单序列对含NaN的空间场做回归-编程作图-气象家园_气象人自己的家园 (06climate.com)，向上面说的，前辈是针对陆地为nan进行编写的，但我想回归的对象不符合这个条件。

然后我查看了matlab里自带的回归函数regress，从第65行开始：
% Remove missing values, if any
wasnan = (isnan(y) | any(isnan(X),2));
havenans = any(wasnan);
if havenans
   y(wasnan) = [];
   X(wasnan,:) = [];
   n = length(y);
end

程序对缺省值设为空再进行回归，所以含有nan值似乎是可行的，但是可能会造成该空间点的可信度/精度不高。

所以我想我能不能取出变量场不全为nan的点的时间序列进行线性回归，算出每个点的系数，再得出回归的场值？这样的方法是可靠的吗？或许有其他的方法？

才疏学浅，希望有前辈慷慨解囊，谢谢！

wjy_ecnu

regress就是可以的 你想找出不全是nan的进行回归 regress就符合你的要求 因为如果全是nan 那么返回的系数将是nan

welswww

wjy_ecnu 发表于 2021-8-10 11:20
regress就是可以的 你想找出不全是nan的进行回归 regress就符合你的要求 因为如果全是nan 那么返回的系数将 ...

感谢回复！还想请教一两个问题：

1、将含nan值的因变量（场值）引入regress中会对回归的效果造成影响吗？因为数据在前期（很长的时间序列）某些点的缺测值实在很多

2、我的时间序列指数是标准化的，我的变量场（因变量）是异常场，那我的变量场也需要处理成标准场吗？要求出回归场，我的理解是每个格点的系数乘以时间序列指数，得出的回归场是三维的（lon,lat,time），那么（lon,lat,1,）指的就是第一模态对应的回归场，是这样的吗？

谢谢！