Как рассчитать p-значения из Marray.polyfit Covariance Matrix? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь вычислить значения p для наклона, полученного с использованием xarray.polyfit (), извлекая ковариационную матрицу и используя t-критерий. Тем не менее, я получаю 1 для всех P-значений, что кажется неверным. Те же наборы данных дают допустимые значения p при использовании scipy.stats.linregress () для конкретных точек, но медленно применяются ко всему набору данных. < /P>
import numpy as np
import xarray as xr
from scipy import stats

# Generate synthetic data
np.random.seed(42)
lat, lon = np.arange(-90, 91, 10), np.arange(-180, 181, 20) # Coarse grid
time = np.arange(2000, 2021) # Yearly data from 2000 to 2020

# Create a random dataset with a slight trend
trend = 0.05 # Define a small increasing trend
noise_level = 0.1

data_values = trend * (time - 2000)[
None, None, :
] + noise_level * np.random.randn( # Linear trend component
len(lat), len(lon), len(time)
) # Random noise

# Create an xarray DataArray
data = xr.DataArray(
data_values,
coords={"lat": lat, "lon": lon, "time": time},
dims=["lat", "lon", "time"],
name="t",
)

ds = xr.Dataset({"t": data})
ds

def compute_trends(data: xr.Dataset):
trends = xr.Dataset()

# Sort by time to ensure correct order
data = data.sortby("time")
n = data.dims["time"] # Number of time points

ds = data.polyfit(dim="time", deg=1, cov=True)

slope = ds["t_polyfit_coefficients"].sel(degree=1)
slope_variance = ds["t_polyfit_covariance"].sel(
cov_i=1, cov_j=1
) # Variance of slope , i have tried with 0,0 but although the results are close to expected , they are not accurate so , i must be doing something wrong here.

stderr = np.sqrt(slope_variance)
t_stat = slope / stderr

p_values = 2 * (1 - stats.t.cdf(np.abs(t_stat), df=n - 2))

trends["slope"] = slope
trends["p_value"] = xr.DataArray(p_values, coords=slope.coords, dims=slope.dims)

return trends

# Compute trends
trends = compute_trends(ds)

print(trends.p_value)
< /code>
Я подозреваю проблему с тем, как я извлекаю ковариационную матрицу (polyfit_covariance) или вычисление Stderr. Я правильно извлекаю дисперсию наклона из Polyfit_covariance?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... nce-matrix