R验证软件包

我正在使用来验证对模型的气候变化。我在验证包看到三个选项R验证软件包

当OBS是续和预测是续
当OBS是二进制的，并预测二
当OBS是二进制和预测续。

我理解和使用的第一和第二，但我想用第三，但我面对的挑战制定以下probabilstic数据和逻辑背后走在一起二进制和续数据

po = c(0.26,0.09,0.48,0.36,0.08,0.95,0.83,0.62,0.16,0.21,0.82,0.61,0.22,0.16,0.27,0.92,0.90,0.88,0.81,0.37,0.86,0.51) 
py = c(0.00,0.76,0.27,0.31,0.54,0.76,0.52,0.70,0.31,0.18,0.23,0.81,0.40,0.91,0.01,0.40,0.75,0.79,0.36,0.59,0.71,0.87)

脚本

我需要使用使用如下脚本

A<- verify(py, po, frcst.type = "prob", obs.type = "binary") 
roc.plot(A, main = "Test 1", binormal = TRUE, plot = "both")

ROC如何发展的脚本中使用二进制和续阴谋？对此脚本的任何帮助

来源

2013-12-16 tokicha

请阅读有关[如何在markdown中格式化数据和代码]（http://stackoverflow.com/help/formatting）并提供[可重现的示例]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/如何对做 - 一个伟大-R重现-例子）。 – Thomas

哪些包是'verify'和'plot.roc'函数中包含的？ –

它存在于验证包中 – tokicha

您提供的数据是什么（po，py）？概率？

对于cont/cont和二进制/二进制，您不需要概率预测模型。如果我正确理解这一点，cont/cont比较了对例如降雨量的预测和观测。二进制/二进制比较预测和观测是否超过一定数量。预测可以是连续的，然后可以转换为二进制，也可以是二进制开始。所有这些都可以通过确定性预测模型来完成。对于概率/二进制，你必须预测事件发生的概率，所以这就是为什么你需要这里的概率预测模型。

来源

2014-06-02 11:45:20 user1901736

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