gmtregress
- 贡献者:
- 最近更新日期:
2022-12-15
- 官方文档:
- 简介:
一维数据线性回归
regress 读取一个或多个表数据（也可从标准输入读取），确定每个分段最佳的线性[加权] 回归模型 \(y(x) = a + b x\) 。用户可自己指定输出哪些数据和模型。默认情况下，将 所有的输入数据作为一个整体来确定模型，但也可讲数据分为等间距的数据段，在每段分别确定 模型。除了确定最贴近的模型外，该模块还可以输出所有可能的不同斜率的回归模型，这在分析 离群数据时非常有用。
备注
如果用户需要对 x 和 y 坐标的对数结果做拟合，可以使用 -iflags 选项在读数据后 将其转换为对数坐标
语法
gmt regress [ table ] [ -A[min/max/inc][+f[n|p]] ] [ -Clevel ] [ -Ex|y|o|r ] [ -Fflags ] [ -N1|2|r|w ] [ -S[r] ] [ -T[min/max/]inc[+i|n] |-Tfile|list ] [ -V[level] ] [ -W[w][x][y][r] ] [ -Z[±]limit ] [ -aflags ] [ -bbinary ] [ -dnodata[+ccol] ] [ -eregexp ] [ -fflags ] [ -ggaps ] [ -hheaders ] [ -iflags ] [ -oflags ] [ -qflags ] [ -sflags ] [ -wflags ] [ --PAR=value ]
必选选项
- table
一个或多个ASCII或二进制表数据。若不提供表数据，则会从标准输入中读取。
可选选项
-A[min/max/inc][+f[n|p]]
-W[w][x][y][r]
-Z[±]limit
- -V[level] (more …)
设置 verbose 等级 [w]
- -^ 或 -
显示简短的帮助信息，包括模块简介和基本语法信息（Windows下只能使用 -）
- -+ 或 +
显示帮助信息，包括模块简介、基本语法以及模块特有选项的说明
- -? 或无参数
显示完整的帮助信息，包括模块简介、基本语法以及所有选项的说明
- --PAR=value
临时修改GMT参数的值，可重复多次使用。参数列表见 配置参数
- -acol=name[,…] (more …)
设置非空间数据项与数据列之间的对应关系
- -bi[ncols][type][w][+l|b] (more …)
设置二进制输入数据的格式
- -bo[ncols][type][w][+l|b] (more …)
设置二进制输出的数据格式
- -d[i|o]nodata (more …)
将输入数据中等于 nodata 的记录替换为 NaN，或将输出数据中值为 NaN 的记录替换为 nodata
- -e[~]“pattern” | -e[~]/regexp/[i] (more …)
筛选或剔除匹配指定模式的数据记录
- -f[i|o]colinfo (more …)
指定输入或输出列的数据类型
- -g[a]x|y|d|X|Y|D|[col]zgap[+n|p] (more …)
确定数据或线段的间断
- -h[i|o][n][+c][+d][+msegheader][+rremark][+ttitle] (more …)
跳过或生成指定数目的头段记录
- -icols[+l][+sscale][+ooffset][,…][,t[word]] (more …)
设置输入数据列及简单变换（0表示第一列，t 表示文本列）
- -ocols[,…][,t[word]] (more …)
设置输出数据列（0表示第一列，t 表示文本列）
- -q[i|o][~]rows[+ccol][+a|f|s] (more …)
筛选输入或输出的行或数据范围
- -s[cols][+a|+r] (more …)
设置 NaN 记录的处理方式
- -wy|a|w|d|h|m|s|cperiod[/phase][+ccol] (more …)
将输入坐标转换为循环坐标
- -^ 或 -
显示简短的帮助信息，包括模块简介和基本语法信息（Windows下只能使用 -）
- -+ 或 +
显示帮助信息，包括模块简介、基本语法以及模块特有选项的说明
- -? 或无参数
显示完整的帮助信息，包括模块简介、基本语法以及所有选项的说明
- --PAR=value
临时修改GMT参数的值，可重复多次使用。参数列表见 配置参数
ASCII 格式精度
ASCII 格式输出数据通过 gmt.conf 配置文件控制。控制经纬度格式的参数为 FORMAT_GEO_OUT ；控制绝对时间的的参数包括 FORMAT_DATE_OUT 和 FORMAT_CLOCK_OUT ；普通浮点数通过参数 FORMAT_FLOAT_OUT 控制。上述格式控制可能会导致精度损失，这会在下游计算中导致一些问题。 如果用户需要保证数据精度，则应考虑将数据写为二进制文件，或者使用 FORMAT_FLOAT_OUT 指定更多的有效数字。
生成一维数组
下面将展示如何使用 gmtmath 生成一维数组（其中大部分操作也可通过 linux 中的 seq 命令方便地实现）
不使用任何子选项
以 0.1 为步长，生成 3.1 到 4.2 等等间隔序列
gmt math -o0 -T3.1/4.2/0.1 T =
3.1
3.2
...
4.2
+a 选项
该选项不对生成的数列进行运算操作，而是将该数列以列的形式追加到输出表数据，类似 linux 中的 paste 命令。
+b 选项
以 3 和 20 分别为起点和终点，创建一个 2 的整数幂的列表，将生成 的整数幂以 1 为步长取值 -T3/20/1+b
gmt math -o0 -T3/20/1+b T =
4
8
16
+l 选项
以 7 和 135 分别为起点和终点，先创建一个 10 的整数幂的列表，当 inc 为 1 时，输出该列表；当 inc 为 2 时，同时输出该列表中每个元素的 1，2，5 倍值（不包括超出原始数据范围的部分）； 当 inc 为 3 时，同时输出 该列表中每个元素的 1，2，…，9 倍值（同样不包括超出原始数据范围的部分）。 -T7/135/2+l 将会生成如下数列
gmt math -o0 -T7/135/2+l T =
10
20
50
100
inc 为负整数时，将实现如下效果
gmt math -o0 -T1e-4/1e4/-2+l T =
0.0001
0.01
1
100
10000
+i 选项
该选项将以 1 作为默认步长，第三个数字做为每步长中的数字个数 length。假设需要在 1 分钟内每 24 秒生成一帧
gmt math -o0 -T0/60/24+i T =
0
0.0416666666667
0.0833333333333
0.125
0.166666666667
...
60
+n 选项
生成固定长度的数列。以 3.44 和 7.82 为 起点和终点，生成长度为 5 的等间隔序列
gmt math -o0 -T3.44/7.82/5+n T =
3.44
4.535
5.63
6.725
7.82
-T 后直接加文件或逗号分隔的数列
-T 后可以直接加文件，文件中即为要生成的列表；另外，可以直接使用逗号分隔， 将列表附加到 -T 选项后，如下为 Fibonacci 数列前 6 项
gmt math -o0 -T0,1,1,2,3,5 T =
0
1
1
2
3
5
注 ： 如果数列只包含一个值，必须在其后加逗号以表明仍是一个数列
+u 选项
如果文件或者逗号分隔的数列中有重复数字或未排序，可以使用 +u 选项去重并排序。
+t 选项
生成绝对时间序列。在 inc 后分别添加 y ，o ，d ，h ， m 和 s 表示时间步长的单位为年，月，日，时，分，秒。在其后附加 +t 选项， 可以进一步强调生成时间序列，也可以不加
gmt math -o0 -T2020-03-01T/2020-03-07T/1d T =
2020-03-01T00:00:00
2020-03-02T00:00:00
2020-03-03T00:00:00
2020-03-04T00:00:00
2020-03-05T00:00:00
2020-03-06T00:00:00
2020-03-07T00:00:00
生成距离序列
如果输入文件中包含两列以上的数据，可以使用前两列计算距离，并生成等距序列。 在 inc 后分别添加 d，m，s，e，f，M，n 和 u 表示距离步长的单位为度，分，秒，米，英尺，公里，英里，海里，英尺。如果 为笛卡尔坐标，使用 c 作为距离步长单位。
+e 选项
如果只给定 inc 而从数据中获取最大值和最小值，则 (max - min)/inc 可能 不是整数，GMT 讲会自动对 inc 进行一定的调整。如果不想调整 inc ，则可以 使用 +e 选项，GMT 会固定最小值，适当调整最大值。
注意事项
NetCDF COARDS 网格将会被自动识别为地理网格。对于其他格式的地理网格，可使用 -fflags 将单位转换为 m。如果地理网格接近两级，则应考虑使用 grdproject 投影后计算。
示例
参考文献
Bevington, P. R., 1969, Data reduction and error analysis for the physical sciences, 336 pp., McGraw-Hill, New York.
Draper, N. R., and H. Smith, 1998, Applied regression analysis, 3rd ed., 736 pp., John Wiley and Sons, New York.
Rousseeuw, P. J., and A. M. Leroy, 1987, Robust regression and outlier detection, 329 pp., John Wiley and Sons, New York.
York, D., N. M. Evensen, M. L. Martinez, and J. De Basebe Delgado, 2004, Unified equations for the slope, intercept, and standard errors of the best straight line, Am. J. Phys., 72(3), 367-375.