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问题

我有两个数组，我们称它们为 ar1 和 ar2（大小 (192,289)），它们代表标准差的经纬度图，并且我有一个大小相似的它们的差异数组。我想绘制差异，并在顶部绘制一个点画图案，其中两个数组之间的差异在 95% 置信水平（alpha = 0.05）上具有统计显着性。

编码

我正在使用此示例进行编码-

如何在 python 中进行 F 测试

我使用了 Joel Cornett 的解决方案，用ar1andar2代替 X 和 Y。

F = np.var(ar1) / np.var(ar2)
print np.var(ar1), np.var(ar2)
print F

0.118586507371 0.161485609461 0.734347213766

对于下一部分，我需要 N-2 个自由度来进行分析，其中 N 是数组中的点数，在本例中为 55848 (192 x 289)。len(ar1)并且len(ar2)在这里不起作用，因为那些只给出第一个维度的长度，所以我尝试将数组展平以获得正确的长度。

df1 = len(np.ndarray.flatten(sdmod)) - 2
df2 = len(np.ndarray.flatten(sdcon)) - 2
print df1, df2

55486 55486

但是，继续前进，我的 p 值为 9.88365269356e-289（基本上为 0）。这是一个单一的值，正如我在这种特殊情况下所期望的那样，在统计上是微不足道的，但我需要一组值来进行点画，以便我可以查看网格上是否存在差异显着的地方。我只是不确定如何在二维数组上执行此测试，因为我找到的所有示例都使用列表或其他一维数据类型，而且我以前也从未做过这样的分析。（我是应我的顾问的要求做的，他不使用 Python）。

问题

如何对两个二维数组执行 f 检验，结果给出一个大小相似的数组，为每个网格点提供一个 p 值？

如果可能的话，我可以修改它以填写由于对主题缺乏了解而可能遗漏的任何内容（让我知道我得到的 p 值似乎不正确），但如果它太复杂或不完整求大神帮忙，我删了

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1 回答 1

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这取决于您的阵列。如果步长足够大，可以将 lat/long 数组拆分成更小的部分，您可以评估 24x24 的正方形而不是整个数组。您可以检查不同的比例，看看什么是有意义的。要实现这一点，请尝试以下内容：

F = np.zeros((derp.shape[0]-24, derp.shape[1]-24))
for a in np.arange(0, F.shape[0]):
    for b in np.arange(0, F.shape[1]):
        F[a,b] = np.var(ar1[a:a+24, b:b+24])/np.var(ar2[a:a+24, b:b+24])

这将产生类似大小的输出 (168,265) 数组，因为 24x24 的正方形在上面的代码中计算，步骤 1 可能不再有意义。对于小步长，半重叠的正方形会产生更合理的结果：

F = np.zeros(((derp.shape[0]-24)//12, (derp.shape[1]-24)//12))
for a in np.arange(0, F.shape[0]):
    for b in np.arange(0, F.shape[1]):
        F[a,b] = np.var(derp[a*12:a*12+24, b*12:b*12+24])/np.var(derp2[a*12:a*12+24, b*12:b*12+24])

这产生 (14,22) 数组。

于 2017-12-03T00:27:50.017 回答