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关于EOF-CCA的疑问

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新浪微博达人勋

发表于 2016-11-18 22:55:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

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坛里的诸位大神好!最近想研究下气温和降水的关系,看看气温场和降水场之间变化的关系。我是这么做的:(1)对气温和降水场进行距平化处理;(2)对两个距平场分别进行EOF分析,取各自前15个(累积方差贡献达到70%以上)EOFs; (3)分别提取气温和降水前15个模态对应的PC值,并进行典型相关分析(CCA)。

这里面遇到了几个问题:
(1)上面第3步中提取PC值应该没错吧?我的理解是如果把EOF看做坐标系转换,那PC值就对应了在新的坐标系下的新变量,将前几个(有较大的累计解释方差)新变量用于CCA分析可以简化维度。
(2)我查了下关于north检验的规则,说如果两个模态的误差区间有重合,那说明这两个模态没有显著区别。我观察了下上面第2步North检验的结果,有些第1和第2个模态的误差区间都有重合,后面几个反而是独立的,这种情况该怎么处理?比如1和2有重合,2和3没有重合,3和4也没有重合,4和5有重合,那请问谁通过了north检验,谁没有?另外这个有没有通过north检验对我后面的CCA分析有影响么?
(3)第3步进行CCA分析后,进行了下冗余分析,计算了典型变量对原变量的解释程度,竟然发现所有的典型变量的解释程度全是一样的,后来发现这是由于我把EOF得来的PC值当做原变量了,可能这样注定了解释程度是一样的。那我应该拿谁做原变量呢?拿真正的原始场?还是距平后的原始场?
(4)最终给出CCA的结果的时候,典型变量的系数应该对应的是原始变量(again,原始场or距平后的原始场?),而不是PC值,所以应该还得进行一下转换,我还不知道咋转换,数学特差,尤其是线性代数根本不懂。。我继续搞搞,哪位大神教我就更感激不尽了!

多谢!

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新浪微博达人勋

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发表于 2016-11-19 00:05:01 | 显示全部楼层
eof分解得到的15个模态,理论上应该是相互正交的,及pc系数直接应该没有关系,因此不应该直接拿来比较。脱离了空间pattern,单独比较时间系数意义不大。

另外,你做CCA的目的是什么?看不同年份空间分布的相关,还是什么?建议,搞清楚自己的思路再去做。
密码修改失败请联系微信:mofangbao

新浪微博达人勋

发表于 2017-6-27 18:24:21 | 显示全部楼层
言深深正解,几乎没有文献是分析两个PC序列的相关性的,而是经常用一个场的PC与其他场进行相关性分析或者回归,提问者的研究方法值得商榷
密码修改失败请联系微信:mofangbao
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