Domande taggate «spatial»

Il campo di studio riguardante i metodi statistici che usano lo spazio e le relazioni spaziali (come distanza, area, volume, lunghezza, altezza, orientamento, centralità e / o altre caratteristiche spaziali dei dati) direttamente nei loro calcoli matematici.

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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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Come posso incorporare un valore anomalo innovativo all'osservazione 48 nel mio modello ARIMA?
Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Perché devi fornire un modello variogram quando stai kriging?
Sono molto nuovo nelle statistiche spaziali e guardo molti tutorial, Ma non capisco perché devi fornire un modello di variogramma quando credi. Sto usando il pacchetto gstat in R, e questo è l'esempio che danno: library(sp) data(meuse) coordinates(meuse) = ~x+y data(meuse.grid) str(meuse.grid) gridded(meuse.grid) = ~x+y m <- vgm(.59, "Sph", 874, …
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Modellare una tendenza spaziale mediante regressione con le coordinate come predittori
Ho intenzione di includere le coordinate come covariate nell'equazione di regressione al fine di adattarmi all'andamento spaziale che esiste nei dati. Successivamente, voglio testare i residui sull'autocorrelazione spaziale in variazioni casuali. Ho diverse domande: Dovrei eseguire una regressione lineare in cui solo le variabili indipendenti sono coordinate e e quindi …
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Un problema di stima nel tracciamento GPS
Problema: considera due auto (considerate oggetti punto), chiamate leader e follower , entrambe dotate di dispositivi GPS che comunicano tra loro. L'oggetto di è seguire più vicino possibile mentre quest'ultimo si sposta arbitrariamente sul piano. Dato che tutti i dispositivi GPS hanno una distribuzione dell'errore probabile (CEP) circolare, con una …
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Come posso simulare i microdati di censimento per piccole aree usando un campione di microdati dell'1% su larga scala e statistiche aggregate su piccola scala?
Vorrei eseguire un'analisi multivariata a livello individuale a piccoli livelli di aggregazione geografica (distretti australiani di raccolta del censimento). Chiaramente, il censimento non è disponibile a questi piccoli livelli di aggregazione per motivi di privacy, quindi sto studiando altre alternative. Quasi tutte le variabili di interesse sono categoriche. Ho due …
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