Domande taggate «circular-statistics»

La statistica direzionale (chiamata anche statistica circolare o sferica) è la disciplina della statistica che si occupa di direzioni (vettori unitari in ), assi (linee attraverso l'origine in ) o rotazioni in . RnRnRn

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Simula una distribuzione uniforme su un disco
Stavo tentando di simulare l'iniezione di punti casuali all'interno di un cerchio, in modo tale che qualsiasi parte del cerchio abbia la stessa probabilità di avere un difetto. Mi aspettavo che il conteggio per area della distribuzione risultante seguisse una distribuzione di Poisson se suddividessi il cerchio in rettangoli di …
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Codifica dei dati angolari per la rete neurale
Sto addestrando una rete neurale (dettagli non importanti) in cui i dati target sono un vettore di angoli (tra 0 e 2 * pi). Sto cercando consigli su come codificare questi dati. Ecco cosa sto provando attualmente (con successo limitato): 1) Codifica 1-of-C: inserisco i possibili angoli impostati in circa …
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Regressione logistica con dati direzionali come IV
Sto cercando buoni riferimenti sull'uso dei dati direzionali (misura della direzione in gradi) come variabile indipendente nella regressione; idealmente, sarebbe utile anche per i modelli gerarchici non lineari (i dati sono nidificati). Sono anche interessato ai dati direzionali più in generale. Ho trovato un testo di Mardia, che sto per …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 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 
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regressione per dati angolari / circolari
Ho supervisionato un problema di apprendimento in cui gli obiettivi sono angoli. Se farei una semplice regressione, i numeri 360 e 1 sarebbero lontani per il mio modello, ma in realtà sono vicini e prevedere le coordinate xey non sembra giusto, dal momento che sto cercando di prevedere solo un …
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