Запитання з тегом «interpolation»

Яка різниця між екстраполяцією та інтерполяцією та яким є найточніший спосіб використання цих термінів? Наприклад, я бачив твердження в роботі, використовуючи інтерполяцію, як: "Процедура інтерполює форму оціночної функції між точками бін" Речення, яке використовує як екстраполяцію, так і інтерполяцію, наприклад: Попередній крок, де ми екстраполювали інтерпольовану функцію за допомогою методу …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

Мені цікаво вивчити (і реалізувати) альтернативу поліноміальній інтерполяції. Однак у мене виникають проблеми з пошуком хорошого опису того, як ці методи працюють, як вони співвідносяться та як їх порівнюють. Буду вдячний за ваш внесок щодо плюсів / мінусів / умов, за яких ці методи чи альтернативи були б корисними, але …

20 interpolation  splines 

Часто люди використовують програми для отримання p-значень, але іноді - з будь-якої причини - може знадобитися отримання критичного значення з набору таблиць. З огляду на статистичну таблицю з обмеженою кількістю рівнів значущості та обмеженою кількістю ступенів свободи, як я можу отримати приблизні критичні значення на інших рівнях значущості чи ступені …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  interpolation  tables 

Поясніть коротко, що розуміється під інтерполяцією. Як це пов'язано з поняттям регресії? інтерполяція - це мистецтво читання між рядками таблиці, а в елементарній математиці термін зазвичай позначає процес обчислення проміжних значень функції з набору заданих або табличних значень цієї функції. Я не можу дати відповідь на друге запитання. Будь ласка, …

17 regression  self-study  interpolation 

зауважте: не маючи правильних відповідей через місяць, я відправив повідомлення в ТА Фон У мене є модель, , де Y = f ( X )fffY= f( X )Y=f(Х)Y=f(\textbf{X}) ХХ\textbf{X} - матриця зразків з параметрів, а - вектор модельних виходів.n × mн×мn \times mммmYYYn × 1н×1n \times 1 fff обчислювально інтенсивно, …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Припустимо, що у нас є дві точки (наступна фігура: чорні кола), і ми хочемо знайти значення для третьої точки між ними (хрест). Дійсно, ми будемо оцінювати це на основі наших експериментальних результатів, чорних точок. Найпростіший випадок - намалювати лінію, а потім знайти значення (тобто лінійна інтерполяція). Якщо у нас були …

16 estimation  interpolation 

Редагувати Я знайшов документ, що описує саме ту процедуру, яка мені потрібна. Єдина відмінність полягає в тому, що папір інтерполює середньомісячні дані на щоденні, зберігаючи щомісячні засоби. У мене є проблеми реалізувати підхід у R. Будь-які підказки цінуються. Оригінал Для кожного тижня я маю такі дані підрахунку (одне значення на …

13 r  time-series  interpolation 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я працюю над проблемою, в якій мені потрібно використовувати Кригінг для прогнозування значення деяких змінних на основі деяких оточуючих змінних. Я хочу сам реалізувати його код. Отже, я переглянув занадто багато документів, щоб зрозуміти, як це працює, але я так сильно розгубився. Як правило, я розумію, що його середньозважене значення, …

10 spatial  interpolation  kriging 

Фон У праці Епштейна (1991): Про отримання щоденних кліматологічних значень із щомісячних засобів наведено формулювання та алгоритм обчислення інтерполяції Фур'є для періодичних та рівномірно розташованих значень. У статті мета полягає в отриманні щоденних значень із щомісячних засобів шляхом інтерполяції. Коротше кажучи, передбачається, що невідомі добові значення можуть бути представлені сумою …

9 r  interpolation  fourier-transform 

Я читав цю статтю у Вікіпедії, пов’язану з кригінгом. Я не розумів тієї частини, коли це говорить Крігінг обчислює найкращий лінійний неупереджений оцінювач , таким чином, що відхилення кригинга мінімізується при умові неупередженості. Я не отримав деривацію, а також як зменшення дисперсії. Будь-які пропозиції?Z^(x0)Z^(x0)\hat Z (x_0)Z(x0)Z(x0)Z(x_0) Спеціально, я не отримав …

9 interpolation 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction