Procesamiento y dibujo de datos meteorológicos de Python (4): prueba de significancia

De hecho, el coeficiente de correlación y el coeficiente de regresión se mencionan en (2). Durante el proceso de cálculo, el valor p correspondiente se devuelve directamente, por lo que el valor p se puede utilizar directamente.

Calcular la prueba T de la puntuación media de dos muestras independientes.

Se trata de una prueba bilateral de la hipótesis nula de que dos muestras independientes tienen la misma media (valor esperado). Esta prueba supone que la población tiene la misma varianza por defecto. La prueba t se utiliza comúnmente en análisis sintéticos.

Cuando a y b son campos variables, es decir, [time, lat, lon], la longitud y latitud de las dos matrices a y b deben ser las mismas.

nan_policy opcional {'propagate', 'raise', 'omit'}

"propagate": devuelve nan

"raise": reporta un error

p>

"omitir": realiza cálculos que ignoran los valores nan

El valor P calculado se utiliza para trazar. Cuando plt es 0,01, pasa la prueba de significancia 99. plt; 0,05, pasa la prueba de significancia 95, y así sucesivamente.

Para dibujar gráficos, solo necesita superponer la capa de puntos en el mapa de color original. De hecho, los puntos también son colores de color especiales, pero el color se reemplaza por puntos. usado.

Ajusta los detalles de la capa de puntos a través de los parámetros correspondientes de contourf.