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本帖最后由 happyaliyun 于 2018-10-26 20:41 编辑
最近在做合成分析,对于合成分析的显著性检验查了一些资料,在魏凤英那本书里面有公式,现在程序分享一下,使用ncl写的,利用指数挑选的年份做合成,里面含有利用指数做线性回归所没有的非线性信号,只是得确保样本数量。 差值将非线性信号放大,噪音相对削弱,可以从中找到统计意义上的相关,再寻找相应的动力机制或者外强迫。 合成分析一般使用t检验,
1、对于单个总体均值的t检验:也就是高低指数年对应的变量的显著性检验,低指数年一样的方法 ;------------------------------------------------------------------ ;显著性检验,单个总体均值的t检验,t==(Xn-X)/(std/sqrt(n)),df=n-1 ;其中,Xn和std是样本均值和标准差,X是总体的均值,n为样本数量 ;------------------------------------------------------------------ ;------------------------------------------------------------------ ;高指数的显著性检验 n_high =dimsizes(ts_high_djf(:,0,0)) df_high = n_high-1 ;ts显著性检验 Xn_ts_high =dim_avg_n(ts_high_djf(:,:,:),0) X_ts_high =dim_avg_n(ts_season(:,:,:),0) std_ts_high =dim_stddev_n(ts_high_djf(:,:,:),0) t_ts_high =(Xn_ts_high-X_ts_high)/(std_ts_high/sqrt(n_high)) prob_ts_high =student_t(t_ts_high, df_high) copy_VarMeta(ts_high_ann,prob_ts_high) printVarSummary(prob_ts_high) 2、对于合成分析的差值的显著性检验,为两个总体均值的t检验, ;----------------------------------------------------------------------------- ;差值的显著性检验 ;两个总体均值的显著性检验, ;t=(Xn-Yn)/(sqrt(((n1-1)*s1^2+(n2-1)*s2^2)/(n1+n2-2))*sqrt(1/n1+1/n2)) n1 = dimsizes(ts_high_djf(:,0,0)) n2 = dimsizes(ts_low_djf(:,0,0)) df = n1+n2-2 ;ts合成差值的显著性检验 Xn_ts =dim_avg_n(ts_high_djf(:,:,:),0);样本均值 Yn_ts =dim_avg_n(ts_low_djf(:,:,:),0) ;样本均值 s1_ts =dim_variance_n(ts_high_djf(:,:,:),0) ;样本方差 s2_ts =dim_variance_n(ts_low_djf(:,:,:),0) ;样本方差 s1s2_ts =(n1-1)*s1_ts+(n2-1)*s2_ts t_ts =(Xn_ts-Yn_ts)/(sqrt(s1s2_ts/df)*sqrt(1.0/n1+1.0/n2)) ;!注意一定是1.0/n1,整数相除会成0 prob_ts_diff = student_t(t_ts,df) copy_VarMeta(ts_low_ann,prob_ts_diff) printVarSummary(prob_ts_diff) printMinMax(prob_ts_diff,True)
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