Preguntas etiquetadas con interpolation

¿Cuál es la diferencia entre extrapolación e interpolación, y cuál es la forma más precisa de usar estos términos? Por ejemplo, he visto una declaración en un documento usando interpolación como: "El procedimiento interpola la forma de la función estimada entre los puntos bin" Una oración que usa extrapolación e …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

Estoy interesado en aprender (e implementar) una alternativa a la interpolación polinómica. Sin embargo, tengo problemas para encontrar una buena descripción de cómo funcionan estos métodos, cómo se relacionan y cómo se comparan. Le agradecería su opinión sobre los pros / contras / condiciones bajo las cuales estos métodos o …

20 interpolation  splines 

A menudo las personas usan programas para obtener valores p, pero a veces, por cualquier razón, puede ser necesario obtener un valor crítico de un conjunto de tablas. Dada una tabla estadística con un número limitado de niveles de significación y un número limitado de grados de libertad, ¿cómo obtengo …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  interpolation  tables 

Explique brevemente ¿Qué se entiende por interpolación? ¿Cómo se relaciona con el concepto de regresión? La interpolación es el arte de leer entre las líneas de una tabla y, en matemática elemental, el término generalmente denota el proceso de calcular los valores intermedios de una función a partir de un …

17 regression  self-study  interpolation 

nota: sin respuestas correctas después de un mes, he vuelto a publicar en SO Antecedentes Tengo un modelo, , donde Y = f ( X )FFfY= f( X )Y=F(X)Y=f(\textbf{X}) es unamatriz de muestras n × m de m parámetros e Y es la n × 1XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Supongamos que tenemos dos puntos (la siguiente figura: círculos negros) y queremos encontrar un valor para un tercer punto entre ellos (cruz). De hecho, vamos a estimarlo en función de nuestros resultados experimentales, los puntos negros. El caso más simple es dibujar una línea y luego encontrar el valor (es …

16 estimation  interpolation 

Editar He encontrado un documento que describe exactamente el procedimiento que necesito. La única diferencia es que el documento interpola datos medios mensuales a diarios, al tiempo que conserva los medios mensuales. Tengo problemas para implementar el enfoque R. Cualquier pista es apreciada. Original Para cada semana, tengo los siguientes …

13 r  time-series  interpolation 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 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 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

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 

Estoy trabajando en un problema en el que necesito usar Kriging para predecir el valor de algunas variables en función de algunas variables circundantes. Quiero implementar su código por mí mismo. Entonces, revisé demasiados documentos para entender cómo funciona, pero estaba muy confundido. En general, entiendo que es un promedio …

10 spatial  interpolation  kriging 

Antecedentes En un artículo de Epstein (1991): al obtener valores climatológicos diarios a partir de medias mensuales , se proporciona la formulación y un algoritmo para calcular la interpolación de Fourier para valores periódicos y espaciados pares. En el documento, el objetivo es obtener valores diarios de medios mensuales por …

9 r  interpolation  fourier-transform 

Estaba leyendo este artículo de Wikipedia relacionado con kriging. No entendí la parte cuando dice que Kriging calcula el mejor estimador insesgado , de Z ( x 0 ) de tal manera que Kriging varianza de se reduce al mínimo con la condición insesgamiento. No obtuve la derivación y también …

9 interpolation 

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …

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 

Estoy examinando las capturas de roedores en seis rejillas permanentes de captura de roedores que miden 150 x 150 metros y que consta de 121 estaciones de trampa separadas uniformemente a 15 metros de distancia. Hay seis redes de captura de este tipo en el sitio de estudio que tiene …

8 spatial  interpolation  geostatistics  stationarity 

Estoy usando ARMA sobre un conjunto de datos con muestras faltantes. ¿Cómo los trato? ¿Sugeriría hacer una interpolación lineal / no lineal o simplemente mantenerlos fuera y considerar dos muestras con datos faltantes como muestras consecutivas?

8 time-series  arima  missing-data  fitting  interpolation