Wave:GoodnessOfFit

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Beschreibung

GoodnessOfFit berechnet für zwei Zeitreihen die folgenden Indikatoren der Anpassungsgüte:

Volumenfehler

[math]\displaystyle{ m = 100 \cdot \frac{\sum_{t=1}^T{(Q_m^t - Q_o^t)}}{\sum_{t=1}^T{Q_o^t}} }[/math]

mit

m: Volumenfehler [%]

Qot: gemessener Abfluss zum Zeitpunkt t

Qmt: simulierter Abfluss zum Zeitpunkt t

Summe der Fehlerquadrate

[math]\displaystyle{ F^2 = \sum_{t=1}^T{\left(Q_o^t - Q_m^t\right)^2} }[/math]

mit

F2: Summe der Fehlerquadrate

Qot: gemessener Abfluss zum Zeitpunkt t

Qmt: simulierter Abfluss zum Zeitpunkt t

Nash-Sutcliffe Effizienz

[math]\displaystyle{ E = 1-\frac{\sum_{t=1}^T\left(Q_o^t-Q_m^t\right)^2}{\sum_{t=1}^T\left(Q_o^t-\overline{Q_o}\right)^2} }[/math]

mit

E: Nash-Sutcliffe Effizienz [-]

Qo: Mittelwert des gemessenen Abflusses

Qot: gemessener Abfluss zum Zeitpunkt t

Qmt: simulierter Abfluss zum Zeitpunkt t

Nash-Sutcliffe efficiencies can range from -∞ to 1. An efficiency of 1 (E=1) corresponds to a perfect match of modeled discharge to the observed data. An efficiency of 0 (E=0) indicates that the model predictions are as accurate as the mean of the observed data, whereas an efficiency less than zero (-∞<E<0) occurs when the observed mean is a better predictor than the model. Essentially, the closer the model efficiency is to 1, the more accurate the model is.

-- Wikipedia

Hinweise

Die beiden Zeitreihen werden vor der Analyse bereinigt, d.h. die Längen werden aufeinander zugeschnitten und alle nicht-gemeinsamen Stützstellen werden entfernt. Ausserdem werden auch alle Stützstellen entfernt, bei denen eine der Reihen einen NaN-Wert aufweist.