Domande taggate «functional-data-analysis»

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
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 

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Esiste uno stimatore imparziale della distanza di Hellinger tra due distribuzioni?
In un'impostazione in cui si osserva X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n distribuito da una distribuzione con densità fff , mi chiedo se esiste uno stimatore imparziale (basato sulla XiXiX_i ) della distanza di Hellinger ad un'altra distribuzione con densità f0f0f_0 , vale a dire 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}\,.

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Dal punto di vista statistico: trasformata di Fourier vs regressione con base di Fourier
Sto cercando di capire se la trasformata discreta di Fourier fornisce la stessa rappresentazione di una curva come una regressione usando la base di Fourier. Per esempio, 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 …

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Come simulare i dati funzionali?
Sto cercando di testare vari approcci di analisi dei dati funzionali. Idealmente, vorrei testare il pannello di approcci che ho su dati funzionali simulati. Ho provato a generare un FD simulato usando un approccio basato su un sommario rumori gaussiani (codice sotto), ma le curve risultanti sembrano troppo robuste rispetto …

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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
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 

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Previsione della funzione di densità
Sto facendo delle ricerche sulla previsione di serie temporali di funzioni di densità di probabilità. Puntiamo a prevedere un PDF dato PDF storicamente osservato (di solito, stimato). Il metodo di previsione che stiamo sviluppando funziona abbastanza bene negli studi di simulazione. Tuttavia, ho bisogno di un esempio numerico da applicazioni …


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