Statistiche e Big Data curve-fitting

4

Esiste una tecnica di modellazione come LOESS che consente zero, una o più discontinuità, in cui i tempi delle discontinuità non sono noti apriori? Se esiste una tecnica, esiste un'implementazione esistente in R?

14 r regression curve-fitting change-point loess

3

Perché ci sono grandi coefficienti per il polinomio di ordine superiore

Nel libro di Bishop sull'apprendimento automatico, si discute del problema di adattare una funzione polinomiale a una serie di punti dati. Lascia che M sia l'ordine del polinomio montato. Si afferma così Vediamo che, all'aumentare di M, l'entità dei coefficienti in genere aumenta. In particolare per il polinomio M = …

13 regression least-squares curve-fitting polynomial

1

Errore additivo o errore moltiplicativo?

Sono relativamente nuovo alle statistiche e gradirei aiutarlo a capirlo meglio. Nel mio campo c'è un modello comunemente usato del modulo: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Quando le persone adattano il modello ai dati, di solito lo linearizzano e si adattano a quanto segue log( Pt) = log( Po) + …

13 modeling model error curve-fitting measurement-error

1

Calcolo della probabilità da RMSE

Ho un modello per prevedere una traiettoria (x in funzione del tempo) con diversi parametri. Al momento, calcolo l'errore quadratico medio radice (RMSE) tra la traiettoria prevista e la traiettoria registrata sperimentalmente. Attualmente, minimizzo questa differenza (RMSE) usando simplex (fminsearch in matlab). Mentre questo metodo funziona per fornire buoni accoppiamenti, …

13 maximum-likelihood curve-fitting

3

Strategia per l'adattamento di funzioni altamente non lineari

Per analizzare i dati di un esperimento di biofisica, attualmente sto cercando di adattarmi alle curve con un modello altamente non lineare. La funzione del modello è sostanzialmente simile a: y= a x + b x- 1 / 2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Qui, in particolare, il valore di è …

12 curve-fitting nonlinear

1

adattamento di una funzione esponenziale utilizzando i minimi quadrati rispetto al modello lineare generalizzato rispetto ai minimi quadrati non lineari

Ho un set di dati che rappresenta il decadimento esponenziale. Vorrei adattare una funzione esponenziale a questi dati. Ho provato a registrare trasformando la variabile di risposta e quindi usando i minimi quadrati per adattarsi a una linea; usando un modello lineare generalizzato con una funzione log link e una …

12 modeling generalized-linear-model least-squares nonlinear-regression curve-fitting

1

Stima dell'inclinazione della parte diritta di una curva sigmoidea

Mi è stato affidato questo compito ed ero sconcertato. Un collega mi ha chiesto di stimare la e x l o w e r della seguente tabella:Xu p p e rXupperx_{upper}Xl o w e rXlowerx_{lower} La curva è in realtà una distribuzione cumulativa e x è una sorta di misura. …

11 estimation pdf curve-fitting logistic-curve

1

Adattamento della distribuzione ai dati spaziali

Pubblicare in modo incrociato la mia domanda da mathoverflow per trovare un aiuto specifico per le statistiche. Sto studiando un processo fisico che genera dati che si proiettano bene in due dimensioni con valori non negativi. Ogni processo ha una traccia (proiettata) di punti - - vedi l'immagine sotto.xxxyyy Le …

10 distributions modeling predictive-models fitting curve-fitting

2

Qual è la differenza tra analisi di dati funzionali e analisi di dati ad alta dimensione

Ci sono molti riferimenti nella letteratura statistica a " dati funzionali " (cioè dati che sono curve) e, in parallelo, a " dati ad alta dimensione " (cioè quando i dati sono vettori ad alta dimensione). La mia domanda riguarda la differenza tra i due tipi di dati. Quando si …

10 data-mining signal-processing curve-fitting wavelet

4

Esiste una formula per una curva a forma di S con dominio e intervallo [0,1]

Fondamentalmente voglio convertire le misure di somiglianza in pesi che sono usati come predittori. Le somiglianze saranno su [0,1] e limiterò anche i pesi su [0,1]. Vorrei una funzione parametrica che esegue questa mappatura che probabilmente ottimizzerò usando la discesa gradiente. I requisiti sono 0 mappe su 0, 1 mappe …

10 optimization curve-fitting

1

Due quantili di una distribuzione beta determinano i suoi parametri?

Se do due quantili e le loro posizioni corrispondenti ( l 1 , l 2 ) (ciascuno) nell'intervallo aperto ( 0 , 1 ) , posso sempre trovare i parametri di una distribuzione beta che ha quei quantili in le posizioni specificate?( q1, q2)(q1,q2)(q_1,q_2)( l1, l2)(l1,l2)(l_1,l_2)( 0 , 1 )(0,1)(0,1)

9 quantiles curve-fitting beta-distribution

Domande taggate «curve-fitting»