如何使用R验证包进行季节性气候预测数据集

Question

我想使用R中的verification包。我有以下格式的每日障碍和预测数据：

• Obs数据的维度为120,396，其中120是提前期，396是总的初始时间。
• 预测数据的维度为120,396,10，其中前两个维度与obs数据维度相同，第三个维度为整体成员。

另外，我已经从我的数据中删除了每日气候学的意思。为了获得概率技能，我需要将我的obs数据转换为二进制数据集，并将预测数据转换为概率。为此，我需要在R中的verification包中使用verify函数（我认为我的理解是正确的）。但是当我应用这个函数时，它会给出一些错误

If baseline is not included, baseline values  will be calculated from the sample obs.

Error in e1[[1L]] : subscript out of bounds

另外：

警告信息：

1. In is.finite(obs) & is.finite(pred) : longer object length is not a multiple of shorter object length
2. In max(pred) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
3. In min(pred) : no non-missing arguments to min; returning Inf

我不知道如何解决这个功能。在这方面有谁能帮助我？

Answer 1

您是否尝试过vignette？

Answer 2

我解决了阅读数据的问题，并从R的验证包中得到了一些图表。现在我想知道如何在R中安排数据，即我安排了观察数据，如（120,396），其中120是提前期，396是总的初始时间。预测数据有一个额外维度的集合成员，如（120,396,10）。在将这些数据集放入验证包的验证功能之前，我确实喜欢这个

obs <- round(runif(100))
forecast <- runif(100)

我不知道为什么这个过程是必要的以及它做了什么但是在进入验证功能之前是必要的。然后使用我使用的验证功能，

verify(obs, forecast, obs.type = "binary", frcst.type="prob")

然后一切正常，我可以将验证功能的结果用于其他事情。但我不知道验证包是如何工作的，我的数据安排是否正确？在上面的数据集120,396中采用哪个维度作为样本维度？