Domande taggate «interpolation»

Dato un insieme di dati bivariati (x, y), per attribuire un valore di y corrispondente a un valore di x in corrispondenza del quale non vi è alcuna misura di y è chiamato interpolazione, se il valore di x è compreso nell'intervallo dei valori misurati di X.

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Estrapolazione v. Interpolazione
Qual è la differenza tra estrapolazione e interpolazione e qual è il modo più preciso di usare questi termini? Ad esempio, ho visto una dichiarazione in un documento usando l'interpolazione come: "La procedura interpola la forma della funzione stimata tra i punti bin" Una frase che utilizza sia l'estrapolazione che …
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Quali sono i vantaggi / gli svantaggi dell'utilizzo di spline, spline levigate ed emulatori di processi gaussiani?
Sono interessato a imparare (e implementare) un'alternativa all'interpolazione polinomiale. Tuttavia, ho difficoltà a trovare una buona descrizione di come funzionano questi metodi, come si relazionano e come si confrontano. Gradirei il tuo contributo sui pro / contro / condizioni in cui questi metodi o alternative sarebbero utili, ma alcuni buoni …
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Qual è la giustificazione statistica dell'interpolazione?
Supponiamo di avere due punti (la seguente figura: cerchi neri) e vogliamo trovare un valore per un terzo punto tra loro (croce). Effettivamente lo stimeremo in base ai nostri risultati sperimentali, i punti neri. Il caso più semplice è disegnare una linea e quindi trovare il valore (cioè interpolazione lineare). …
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LARS vs discesa delle coordinate per il lazo
Quali sono i pro e i contro dell'utilizzo di LARS [1] rispetto all'utilizzo della discesa delle coordinate per l'adattamento della regressione lineare regolarizzata L1? Sono principalmente interessato agli aspetti prestazionali (i miei problemi tendono ad avere Ntra le centinaia di migliaia e p<20). Tuttavia, anche altre intuizioni sarebbero apprezzate. modifica: …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
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 
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Come funziona l'Interpolazione di Kriging?
Sto lavorando a un problema in cui è necessario utilizzare Kriging per prevedere il valore di alcune variabili in base ad alcune variabili circostanti. Voglio implementare il suo codice da solo. Quindi, ho esaminato troppi documenti per capire come funziona, ma ero così confuso. In generale, capisco che si tratta …
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Interpolazione di Fourier / trigonometrica
sfondo In un articolo di Epstein (1991): sull'ottenimento di valori climatici giornalieri da medie mensili , vengono forniti la formulazione e un algoritmo per il calcolo dell'interpolazione di Fourier per valori periodici e spaziati. Nel documento, l'obiettivo è quello di ottenere valori giornalieri da mezzi mensili per interpolazione. In breve, …
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Confusione riguardo al kriging
Stavo leggendo questo articolo di Wikipedia relativo a Kriging. Non ho capito la parte quando lo dice Kriging calcola il miglior stimatore lineare imparziale, , di tale che la varianza di kriging sia minimizzata con la condizione di imparzialità. Non ho ottenuto la derivazione e anche il modo in cui …
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Calcola la curva ROC per i dati
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
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 
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