excel计算纳什系数
时间: 2023-09-23 12:11:50 浏览: 834
要在Excel中计算纳什系数,可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备两组数据,一组是观测值,另一组是预测值。假设观测值的数据范围是A1:A10,预测值的数据范围是B1:B10。
2. 在某个单元格中输入以下公式:`=1-(SUM((A1:A10-B1:B10)^2))/SUM((A1:A10-AVERAGE(A1:A10))^2)`
3. 按下回车键执行公式,即可得到计算出来的纳什系数。
请注意,纳什系数的取值范围是0到1之间,越接近1表示模型预测的准确性越高。
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python计算纳什系数nse公式
纳什系数(NSE)是一种用于评估水文模型模拟结果与观测结果的一致性的指标。它可以通过计算模拟流量与观测流量之间的均方根误差(RMSE)和观测流量方差(Var)之比来得到。公式如下:
NSE = 1 - (RMSE² / Var)
其中,RMSE的计算公式如下:
RMSE = sqrt(sum((sim - obs)²) / n)
其中,sim是模拟流量序列,obs是观测流量序列,n是观测流量序列的长度。
Python可以通过numpy库和pandas库来计算NSE的公式。首先,可以使用pandas读取观测流量和模拟流量数据,将它们转换成pandas的dataframe或series对象。然后,使用numpy库可以轻松地计算RMSE和Var。最后,将它们代入NSE公式即可得到结果。
例如,下面是Python代码实现计算NSE的公式:
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取观测流量和模拟流量数据
df_obs = pd.read_csv('obs.csv')
df_sim = pd.read_csv('sim.csv')
# 将数据转换成numpy数组
obs = df_obs['flow'].to_numpy()
sim = df_sim['flow'].to_numpy()
# 计算RMSE和Var
rmse = np.sqrt(np.sum((sim - obs) ** 2) / len(obs))
var = np.var(obs)
# 计算NSE
nse = 1 - (rmse ** 2 / var)
print("NSE值为:", nse)
以上就是Python计算纳什系数NSE公式的简单介绍,读者可以根据自己的数据和需求进行应用和拓展。
matlab的纳什效率系数
纳什效率系数是衡量博弈论中博弈结果的一个指标,用于评估博弈的效率程度。在MATLAB中,可以通过计算纳什效率系数来评估博弈的效果。
纳什效率系数是指在一个博弈中,实际达到的结果与理论最优结果之间的比值。它的取值范围在0到1之间,数值越接近1表示博弈结果越接近理论最优结果,效率越高。
在MATLAB中,可以使用博弈论工具箱(Game Theory Toolbox)来计算纳什效率系数。具体步骤如下:
1. 首先,需要定义博弈的策略集合和支付矩阵。策略集合表示参与博弈的各方可选择的策略,支付矩阵表示各方在不同策略组合下的收益或成本。
2. 使用gameform函数创建一个博弈形式对象。该函数需要传入策略集合和支付矩阵作为参数。
3. 使用nashconv函数计算纳什效率系数。该函数需要传入博弈形式对象作为参数。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 定义策略集合
strategies = {'策略1', '策略2', '策略3'};
% 定义支付矩阵
payoffMatrix = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% 创建博弈形式对象
gameForm = gameform(strategies, payoffMatrix);
% 计算纳什效率系数
nashEfficiency = nashconv(gameForm);
```
在上述示例中,定义了一个包含3个策略的博弈,支付矩阵为一个3x3的矩阵。通过调用gameform函数创建了博弈形式对象,然后使用nashconv函数计算了纳什效率系数。
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