秩直方图（或塔拉格兰图）是衡量您的数值模型是否给出适当方差的一种简洁方法。它用于天气和气候预报，您只有一个观测系列和许多模型系列（一个集合）。这里描述的很清楚。基本上，您对模型进行几次运行，然后对于每个时间步长/网格点，无论如何，您计算观察值相对于模型集合的排名。然后绘制这些等级的直方图。如果直方图是 u 形，那么方差太低（obs 经常排名高或低），如果直方图看起来有点高斯，那么方差太高（obs 很少排名高或低），如果直方图是平坦的，那么您的方差是准确的（obs 具有与整体相似的方差）。

来自http://www.eumetcal.org/resources/ukmeteocal/temp/msgcal/www/english/msg/ver_prob_forec/uos4b/uos4b_ko1.htm的示例：

所以问题是，我应该适合这种数据的哪个分布，为什么？问题的后半部分更重要，因为我认为正确的分布是Beta-binomial distribution，但我对这方面并不熟悉。