Pytania oznaczone «spatial»

12
Oszacowanie parametrów procesu przestrzennego

Dostaję siatki dodatnich wartości całkowitych. Liczby te reprezentują intensywność, która powinna odpowiadać sile przekonania osoby zajmującej to miejsce na siatce (wyższa wartość oznacza wyższe przekonanie). Osoba na ogół będzie miała wpływ na wiele komórek siatki.n × nn×nn\times n Uważam, że...

estimation normal-distribution spatial
12
Grupowanie danych przestrzennych w R.

Mam zestaw danych miesięcznych dotyczących temperatury powierzchni morza (SST) i chcę zastosować metodologię klastrową do wykrywania regionów o podobnych wzorcach SST. Mam zestaw miesięcznych plików danych od 1985 do 2009 roku i chcę zastosować klastrowanie do każdego miesiąca jako pierwszy...

r clustering spatial
11
Znajdowanie średniego punktu GPS

Muszę napisać program, aby znaleźć średni punkt GPS z populacji punktów. W praktyce dzieje się tak: Każdego miesiąca osoba rejestruje punkt GPS tego samego zasobu statycznego. Ze względu na charakter GPS punkty te różnią się nieznacznie każdego miesiąca. Czasami osoba popełnia błąd i zapisuje...

outliers spatial
11
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?

mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
10
Jak działa interpolacja Kriging?

Pracuję nad problemem, w którym muszę użyć Kriginga, aby przewidzieć wartość niektórych zmiennych na podstawie otaczających zmiennych. Chcę sam wdrożyć jego kod. Przejrzałem zbyt wiele dokumentów, aby zrozumieć, jak to działa, ale byłem bardzo zdezorientowany. Ogólnie rozumiem, że jest to średnia...

spatial interpolation kriging
10
Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?

Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models
10
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.

Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...

r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation
9
Problem z oszacowaniem w śledzeniu GPS

Problem: Rozważ dwa samochody (traktowane jako obiekty punktowe) o nazwie lider i obserwator , oba wyposażone w urządzenia GPS, które komunikują się ze sobą. Celem jest podążanie za tak blisko, jak to możliwe, ponieważ ten ostatni porusza się arbitralnie na płaszczyźnie. Biorąc pod uwagę, że...

estimation spatial
9
Jak mogę zasymulować mikrodane ze spisu ludności dla małych obszarów za pomocą 1% próbki mikrodanych w dużej skali i zagregować statystyki w małej skali?

Chciałbym przeprowadzić analizę wielowymiarową na poziomie indywidualnym na małych poziomach agregacji geograficznej (dystrykty gromadzenia australijskiego spisu powszechnego). Oczywiście spis ludności nie jest dostępny na tych małych poziomach agregacji ze względu na prywatność, więc badam inne...

distributions sampling simulation spatial census
9
Dlaczego musisz dostarczyć model wariogramu, gdy krigujesz?

Jestem zupełnie nowy w statystyce przestrzennej i oglądam wiele samouczków, Ale tak naprawdę nie rozumiem, dlaczego musisz dostarczyć model wariogramu, kiedy krige. Korzystam z pakietu gstat w R, a oto przykład, który dają: library(sp) data(meuse) coordinates(meuse) =

spatial