总结图
为了描述模型和观测之间的区别是很重要的考虑的通信模式和方差的两个字段。我们定义为中心的模式表示为:
CRMSD =
nJ2 - *) - (y - y)] 2•(22.8)
泰勒(2001)注意到相关系数之间存在一个简单的关系,集中模式均方根差,方差的字段。的关系是:
CRMSD2 =牛+ - 2 oxoyr, (22.9)
以相同的形式为余弦定理(c2 = a2 + b2 - 2 ab cos (y))。这种关系可以用来绘制信息R, CRMSD和方差模型和观察一个点在一个图。为了能够比较不同单位,字段的数据可以通过每个变量正常化non-dimensionalised Eq。标准差(22.8)的观察,使得相关系数不变。一个泰勒示意图见图22.1。如果模型准确地再现了观察,它会躺在黑色圆圈所示。这黑色圆之间的距离和实际模型点(本例中的蓝钻石)代表CRMSD和图中虚线弧代表CRMSD的等值线。相关系数表示的外弧图与轴的角度增加相关。正常化的标准差是表示为到原点的距离,与一个比一个用冲弧(如果点接近原点模式已经降低
图22.1描述泰勒的示意图
图22.1描述泰勒的示意图
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方差比观察)。泰勒图的力量在于情节的能力很多模型运行在一个单一的图表和比较这些模型的各个方面的性能。
泰勒图的一个缺点是模型的平均误差不占。所谓的目标图(Jolliff说道et al . 2009年)可以用来代表互补信息的统计性能模型。在这种情况下,总均方之间的关系差异和无偏MSD和偏见,RMSD2 = MD2 + CRMSD2,绘制在图轴代表CRMSD和y轴代表了偏见。由于CRMSD是一个积极的数量根据定义,可以利用负轴包括信息通过CRMSD乘以标准差差异标准偏差的区别的标志。
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