Запитання з тегом «functional-data-analysis»

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

В умовах , коли спостерігається X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n розподілено з розподілу з щільністю fff , цікаво , якщо є несмещенная оцінка (на основі «ов) відстаней Хеллінгера до іншого розподілу з щільністюXiXiX_if0f0f_0 , а саме H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

Я намагаюся зрозуміти, чи дискретна трансформація Фур'є дає таке ж представлення кривої, як і регресія, використовуючи основу Фур'є. Наприклад, library(fda) Y=daily$tempav[,1] ## my data length(Y) ## =365 ## create Fourier basis and estimate the coefficients mybasis=create.fourier.basis(c(0,365),365) basisMat=eval.basis(1:365,mybasis) regcoef=coef(lm(Y~basisMat-1)) ## using Fourier transform fftcoef=fft(Y) ## compare head(fftcoef) head(regcoef) FFT дає комплексне …

13 fourier-transform  functional-data-analysis 

Я намагаюся перевірити різні функціональні підходи до аналізу даних. В ідеалі я хотів би перевірити панель підходів, які я маю на моделюваних функціональних даних. Я намагався генерувати модельований FD, використовуючи підхід, заснований на підсумовуванні гауссових шумів (код нижче), але отримані криві виглядають набагато надто міцними порівняно з реальними . Мені …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Я займаюся деякими дослідженнями щодо прогнозування часових рядів функцій щільності ймовірностей. Ми прагнемо прогнозувати PDF з урахуванням історично (зазвичай, оціночного) PDF. Метод прогнозування, який ми розробляємо, досить добре працює в симуляційних дослідженнях. Однак мені потрібен числовий приклад із реальних програм, щоб далі проілюструвати наш метод. Отже, чи є належні приклади …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

В основному все, що я хочу зробити, це передбачити скалярну реакцію за допомогою деяких кривих. У мене є регрес (з використанням fRegress з пакета fda), але не маю уявлення, як застосувати результати до НОВОГО набору кривих (для прогнозування). У мене N = 536 кривих і 536 скалярних відповідей. Ось що …

10 r  functional-data-analysis 

Я використовую Dynamic Time Warping, щоб зіставити криву "запит" і "шаблон" і маю досі розумний успіх, але у мене є основні питання: Я оцінюю "відповідність", оцінюючи, чи результат DTW менший від порогового значення, яке я придумав евристично. Це загальний підхід до визначення "відповідності" за допомогою DTW? Якщо ні, то поясніть …

9 time-series  normalization  functional-data-analysis