问题标签 [hydrogof]

我有一个包含 679 行和 16 列的庞大数据集，其中 30% 的缺失值。因此，我决定使用 impute 包中的函数 impute.knn 来估算这个缺失值，我得到了一个包含 679 行和 16 列但没有缺失值的数据集。

但现在我想使用 RMSE 检查准确性，我尝试了 2 个选项：

1. 加载包hydroGOF并应用rmse功能
2. sqrt(mean (obs-sim)^2), na.rm=TRUE)

在两种情况下，我有错误：errors in sim .obs: non numeric argument to binary operator.

发生这种情况是因为原始数据集包含一个NA值（缺少一些值）。

如果删除缺失值，如何计算 RMSE？然后将obs有sim不同的大小。

我有一个矩阵列表，我正在尝试将一个函数应用于每个矩阵的每一列。我认为，这样做的自然方法是嵌套apply在 an 中lapply，但是当我这样做时，它给了我一个错误：

理想情况下，这会给我一个 3 元素列表，其中每个元素都是一个 5 元素向量，但我得到了一个错误。有谁知道如何解决这个问题（除了for感觉不优雅的循环），或者出了什么问题？

我有 18 年的每日模拟和观察数据，我可以使用此代码计算 RMSE；

sqrt( mean( (df$simulated-df$observed)^2 , na.rm = TRUE ) )

但我必须在整个时间段、每年、每月、每周和季节性时间尺度上计算不同时间序列的 RMSE。此外，我想执行相关系数、方差、偏差和均值，并将所有结果放在一个文件中。

任何帮助将不胜感激。

在“模拟”和“实测”两种条件下（见图），

我想计算一些错误指标，例如 Nash-Sutcliffe 效率 (NSE) 或均方根误差 (RMSE)，但我不知道如何编写命令。有728个模拟值，而测量值只有30 个。有人可以帮我吗？谢谢！

我正在尝试获取按变量分组的 NSE 值。我尝试了类似的东西：

为什么它不起作用？它没有找到“wt”。谢谢你。