«circular-statistics» 태그된 질문

방향 통계 (원형 또는 구형 통계라고도 함)는 방향을 다루는 통계 분야입니다 (단위 벡터 Rn), 축 ( 의 원점을 지나는 선 ) 또는 회전 . RnRn

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시간은 범주 형 변수입니까?
값이 0, 1, 2, ..., 23 일 수있는 "시간"이 범주 형 변수입니까? 예를 들어 5가 3 또는 7에 비해 4 또는 6에 더 가깝기 때문에 아니오라고 말하고 싶습니다. 반면에 23과 0 사이의 불연속성이 있습니다. 일반적으로 범주 형으로 간주됩니까? '시간'은 예측하려는 변수가 아닌 독립 변수 중 하나입니다.

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디스크에서 균일 한 분포를 시뮬레이션
원의 임의의 부분에 결함이있을 확률이 동일하도록 원 내 임의의 점 주입을 시뮬레이션하려고했습니다. 원을 같은 면적의 사각형으로 나누면 결과 분포의 면적 당 개수가 포아송 분포를 따를 것으로 예상했습니다. 원형 영역 내에 점을 배치하기 만하면되기 때문에 극좌표에 아르 자형아르 자형R (반경)과 θθ\theta (극각 )의 두 개의 균일 한 랜덤 분포를 주입했습니다 . …

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순환 데이터를 사용하여 분산의 동등성을 테스트하는 방법
8 개의 서로 다른 표본 (각각 다른 모집단의 표본) 내 변동량을 비교하는 데 관심이 있습니다. F- 검정 분산의 동등성, Levene 검정 등의 비율 데이터를 사용하여 여러 가지 방법 으로이 작업을 수행 할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 내 데이터는 원형 / 방향입니다 (즉, 풍향 및 일반적으로 각도 데이터 또는 시간과 …

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신경망에 대한 각도 데이터 인코딩
대상 데이터가 각도 벡터 (0 ~ 2 * pi) 인 신경망 (자세한 내용은 중요하지 않음)을 훈련하고 있습니다. 이 데이터를 인코딩하는 방법에 대한 조언을 찾고 있습니다. 현재 내가 시도하고있는 것은 (성공적으로 제한적입니다) : 1) 1-C 인코딩 : 설정 가능한 각도를 1000 정도의 이산 각도로 비운 다음 관련 인덱스에 1을 넣어 특정 …

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선형 회귀 분석에서 순환 예측 변수 사용
바람 데이터 (0, 359)와 시간 (0, 23)을 사용하여 모델을 적합하려고하지만 선형 매개 변수가 아니기 때문에 선형 회귀에 적합하지 않을까 걱정됩니다. 파이썬을 사용하여 변환하고 싶습니다. 적어도 바람의 경우에는 그 정도의 죄와 코사인을 취함으로써 벡터 평균을 계산하는 것에 대한 언급이 있지만 전부는 아닙니다. 도움이 될만한 파이썬 라이브러리 또는 관련 방법이 있습니까?

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표준 편차에 대한 삼각법 연산
정규 확률 변수의 더하기, 빼기, 곱하기 및 나누기가 잘 정의되어 있지만 삼각법 연산은 어떻습니까? 예를 들어, 치수가 d1d1d_1 과 d2d2d_2 인 두 카테 티를 가진 삼각형 쐐기 (직각 삼각형으로 모델링 됨)의 각도를 찾으려고한다고 가정합시다 . 직감과 시뮬레이션 모두 결과 분포가 평균이며 평균 arctan(mean(d1)mean(d2))arctan⁡(mean(d1)mean(d2))\arctan\left(\frac{\text{mean}(d_1)}{\text{mean}(d_2)}\right). 그러나 결과 각도의 분포를 계산하는 방법이 있습니까? …

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순환 데이터의 시계열 모델링
일부 바람 / 파도 데이터에 대한 ARIMA 모델을 구축 중입니다. 각 변수에 대해 별도의 모델을 작성 중입니다. 모델링해야 할 변수 중 두 가지는 파도와 바람 방향입니다. 값은도 (0-360 °)입니다. 값 간격이 원형 인이 유형의 데이터를 모델링 할 수 있습니까? 그렇지 않다면, 이런 종류의 데이터에 가장 적합한 모델은 무엇입니까?

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방향 데이터가 IV 인 로지스틱 회귀
방향 데이터 (방향 측정)를 회귀의 독립 변수로 사용하는 것에 대한 좋은 참고 자료를 찾고 있습니다. 이상적으로는 계층 적 비선형 모델 (데이터가 중첩 됨)에도 유용합니다. 또한 방향성 데이터에 더 일반적으로 관심이 있습니다. 나는 Mardia의 텍스트를 찾았지만 좋은 기사가 있는지 궁금했습니다. 나는 이러한 유형의 데이터를 처리하는 방법에 대한 실제 기사에 대한 이론 …


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최고의 거리 측정
문맥 비교할 두 데이터 세트가 있습니다. 두 세트의 각 데이터 요소는 22 개의 각도를 포함하는 벡터입니다 (모두 와 사이 ). 각도는 주어진 휴먼 포즈 구성과 관련이 있으므로 포즈는 22 개의 관절 각도로 정의됩니다.π−π−π-\piππ\pi 내가 궁극적으로하려는 것은 두 데이터 세트의 "친밀 성"을 결정하는 것입니다. 따라서 한 세트의 각 포즈 (22D 벡터)에 …

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R / mgcv : te () 및 ti () 텐서 제품이 다른 표면을 생성하는 이유는 무엇입니까?
mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

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각도 / 원형 데이터의 회귀
목표가 각도 인 학습 문제를 감독했습니다. 간단한 회귀 분석을 수행하면 360과 1의 숫자가 내 모델에서 멀리 떨어져 있지만 실제로는 근접하고 x와 y 좌표를 예측하는 것이 좋지 않습니다. 여기서 하나의 숫자 만 예측하려고하기 때문입니다. 그러한 문제를 해결하는 올바른 방법은 무엇입니까?

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방향성 독립 변수에 의한 정규 분포 DV의 연관성 테스트?
정규 분포 종속 변수가 방향 분포 변수 와 연관되어 있는지에 대한 가설 검정이 있습니까? 예를 들어, 하루 중 시간 이 설명 변수 인 경우 (예 : 요일, 월 등의 항목이 관련이 없다고 가정) 11 시가 오전 1시 22 시간 보다 앞서고 2 시라 는 사실을 설명하는 방법 협회 시험에서 1am …

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"균일하게 이격 된"샘플에서 시작하여 장치 디스크의 회귀
단위 디스크에 대한 복잡한 회귀 문제를 해결해야합니다. 원래의 질문 은 흥미로운 의견을 불러 일으켰지 만 불행히도 대답은 없습니다. 그 동안이 문제에 대해 더 많은 것을 배웠으므로 원래 문제를 하위 문제로 나누고 이번에는 더 나은 운이 있는지 알아볼 것입니다. 장치 디스크 내부의 좁은 고리에 40 개의 온도 센서가 정기적으로 배치되어 있습니다. …
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