连续秩概率得分（CRPS）：用于计算概率和集合预测的Matlab实现
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简介：
本工作介绍了连续秩概率得分(CRPS)在MATLAB中的实现方法，旨在评估概率及集合预报的质量，为气象、金融等领域提供准确可靠的预测效果分析工具。
CRPS（Continuous Ranked Probability Score）用于衡量预测分布(fcst)与观测值(obs)之间的接近程度，在预测验证领域被广泛应用。
函数调用格式如下：
- [mean_CRPS] = crps(fcst,obs);
- [mean_CRPS] = crps(fcst,obs,plot_pos);
- [mean_CRPS,crps_values,num] = crps(fcst,obs);
输入参数包括：
- obs：观察向量。
- fcst：大小为N x M的预测矩阵集合。其中，N必须等于length(obs)，M表示集合成员的数量。
- plot_pos（可选）：用于绘制确定累积分布函数的位置。
输出结果如下：
- mean_CRPS：非缺失CRPS值的平均数；
- crps_values（当需要时返回）：长度为n的向量，包含所有CRPS值；
- num（当需要时返回）：计算mean_CRPS所使用的非缺失CRPS值的数量。
示例代码如下：
```matlab
fcst = rand(1000, 1000);
obs = rand(1000, 1);
[meanCRPS] = crps(fcst, obs);
```
此段落介绍了如何使用函数计算连续排名概率得分，以评估预测分布与观测值之间的吻合度。
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