Вопросы с тегом «interpolation»

В чем разница между экстраполяцией и интерполяцией, и как наиболее точно использовать эти термины? Например, я видел утверждение в документе, использующее интерполяцию как: «Процедура интерполирует форму оценочной функции между точками бина» Предложение, которое использует как экстраполяцию, так и интерполяцию, например: Предыдущий шаг, где мы экстраполировали интерполированную функцию, используя метод Kernel, …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

Я заинтересован в изучении (и реализации) альтернативы полиномиальной интерполяции. Однако мне трудно найти хорошее описание того, как эти методы работают, как они связаны и как они сравниваются. Буду признателен за ваш вклад в плюсы / минусы / условия, при которых эти методы или альтернативы будут полезны, но некоторых хороших ссылок …

20 interpolation  splines 

Часто люди используют программы для получения p-значений, но иногда - по какой-либо причине - может потребоваться получить критическое значение из набора таблиц. Учитывая статистическую таблицу с ограниченным числом уровней значимости и ограниченным числом степеней свободы, как получить приблизительные критические значения при других уровнях значимости или степенях свободы (например, с ttt …

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

Кратко объясните, что подразумевается под интерполяцией. Как это связано с понятием регрессии? Интерполяция - это искусство чтения между строками таблицы, а в элементарной математике этот термин обычно обозначает процесс вычисления промежуточных значений функции из набора заданных или табличных значений этой функции. Я не могу дать ответ на второй вопрос. Пожалуйста …

17 regression  self-study  interpolation 

примечание: без правильных ответов через месяц я разместил сообщение на SO Фон У меня есть модель, fff , где Y=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} -матрица выборок изпараметров размером а-векторвыходных данных модели.n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff требует большого объема вычислений, поэтому я хотел бы аппроксимировать fff используя многовариантный кубический сплайн через (X,Y)(X,Y)(X,Y) точек, …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Предположим, что у нас есть две точки (на следующем рисунке: черные кружки), и мы хотим найти значение для третьей точки между ними (крестик). Действительно, мы собираемся оценить это на основе наших экспериментальных результатов, черные точки. Простейший случай - нарисовать линию, а затем найти значение (т. Е. Линейную интерполяцию). Если у …

16 estimation  interpolation 

редактировать Я нашел статью с описанием именно той процедуры, которая мне нужна. Единственное отличие состоит в том, что документ интерполирует среднемесячные данные на ежедневные, сохраняя при этом среднемесячные значения. У меня есть проблемы, чтобы реализовать подход в R. Любые намеки приветствуются. оригинал Для каждой недели у меня есть следующие данные …

13 r  time-series  interpolation 

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

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 меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

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 работаю над проблемой, в которой мне нужно использовать Кригинг, чтобы предсказать значение некоторых переменных на основе некоторых окружающих переменных. Я хочу реализовать его код самостоятельно. Итак, я просмотрел слишком много документов, чтобы понять, как это работает, но я был так растерян. Как правило, я понимаю, что это средневзвешенное значение, …

10 spatial  interpolation  kriging 

Фон В статье Эпштейна (1991): При получении суточных климатологических значений из среднемесячных значений приводятся формулировка и алгоритм расчета интерполяции Фурье для периодических и равномерно распределенных значений. В статье цель состоит в том, чтобы получить ежедневные значения из месячных средних значений путем интерполяции. Короче говоря, предполагается, что неизвестные дневные значения могут …

9 r  interpolation  fourier-transform 

Я читал эту статью в Википедии, связанную с кригингом. Я не понял той части, когда говорится, что Кригинг вычисляет наилучшую линейную несмещенную оценку, , для , так что дисперсия кригинга сводится к минимуму с условием несмещенности. Я не получил вывод, а также как минимизировать дисперсию. Какие-либо предложения?Z^(x0)Z^(x0)\hat Z (x_0)Z(x0)Z(x0)Z(x_0) Специально, …

9 interpolation 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: 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