異なる時間スケールでRMSEを計算する方法

Question

私は18年間のシミュレーションデータと観測データを持っており、このコードを使ってRMSEを計算することができます。 sqrt(mean((df$simulated-df$observed)^2 , na.rm = TRUE))

しかし、私はRMSEを別の時系列の全期間、毎年、毎月、毎週、季節の時間スケールで計算する必要があります。 さらに、相関係数、分散、バイアス、平均を行い、すべての結果を1つのファイルに入れたいと思います。

ご協力いただければ幸いです。

Answer 1

hydroTSMとhydroGOFパッケージをチェックアウトする必要があります。あなたはコードを共有したい、

# Getting the new numeric goodness-of-fit measures 
    gof(sim = Simulated, obs = Observed) 

    # Plot 'obs' vs 'sim' for the daily, 
    # monthly and annual time series 
    ggof(sim = Simulated, obs = Observed, ylab = "Q (ft3/day)", 
     ftype = "dma", FUN = mean) 

ggof(sim = Sim, obs = Obs, ylab = "Q (ft3/day)", 
     ftype = "seasonal", FUN = mean) 

Answer 2

スケーリングが問題になる場合は、あらかじめデータを標準化して正規化することをお勧めします。これは、日付を使って意味のある数値表現にエンコードすることによって行うことができます。

適合するモデルの要約から大部分の統計を抽出することができます。これはstr()で調べることができます。また、MetricsパッケージからRMSEを含む多くの有用な統計を得ることができます。