圓形重要性測試

如果我從一組風向標獲得風向讀數，是否有類似t.test（或其他重要性測試），我可以在循環數據上執行？我假設一個正態分佈（下面的數據來自）。我發現了CircStats包，但我想我會在這裏查看一些額外的指導。圓形重要性測試

一些樣本數據：

df1 <- data.frame(unit=letters, wind.direction=c(99,88,93,99,86,90,101,109,109,91,86,94,106,92,99,103,110,98,107,109,93,102,92,99,109,85))

這一個只使用一個標準的t.test工作得很好，因爲它不環繞爲零。但是，

df2 <- data.frame(unit=letters, wind.direction=c(1,350,355,1,348,352,3,11,11,353,348,356,8,3,1,5,12,0,9,11,355,4,354,1,11,347))

不會因爲它的圓形均值爲〜0，但線性平均值爲〜139 ...

來源

2012-02-27 Justin

將這工作許多觀察這會工作apply（as.matrix（df2 [，2]），1，function（x）ifelse（x> 180,360-x，x））'; '平均（df2 $ wd.scaled' = 6.69。 – 2012-02-27 22:57:53

@ baha-kev一些風向標已經過校準，我想標記這些風向標，因此往往可能會有一個完全朝錯誤的方向讀取，（我的意思是〜90，有一個風向標讀數爲〜270） – Justin 2012-02-27 23:03:06

您可以使用aov.circular，在circular包。

# Sample data (with two groups, to compare the means) 
library(circular) 
x <- as.circular( 
    c(1,350,355,1,348,352,3,11,11,353,348,356, 
    8,3,1,5,12,0,9,11,355,4,354,1,11,347), 
    unit="degrees" 
) 
g <- sample(LETTERS[1:2], 26, replace=TRUE) 
# Test 
aov.circular(x, g)

來源

2012-02-27 23:17:03

完美！「CircStats」似乎有點複雜，我需要。 – Justin 2012-02-27 23:31:15

快速跟進：我可以從mle .vonmises.bootstrap.ci（aov.circular（x，g）$ mu，mu = aov.circular（x，g）$ mu.all）'correct？ – Justin 2012-02-28 00:05:33

這就是我的意思是說：`$ DF2 = wd.scaled：

> df2$wd.scaled = apply(as.matrix(df2[,2]),1,function(x) ifelse(x>180,x-360,x)) 
> df2 
    unit wind.direction wd2 wd.scaled 
1  a    1 1   1 
2  b   350 -10  -10 
3  c   355 -5  -5 
4  d    1 1   1 
5  e   348 -12  -12 
6  f   352 -8  -8 

> mean(df2$wd.scaled) 
[1] 0.3846154

，如果你不具備近180

來源

2012-02-27 23:28:10

圓形重要性測試

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