«functional-data-analysis» 태그된 질문

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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
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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통계적 관점에서 : 푸리에 기준으로 푸리에 변환 대 회귀
이산 푸리에 변환이 푸리에 기준을 사용하여 회귀와 동일한 곡선 표현을 제공하는지 이해하려고합니다. 예를 들어 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 fftcoef=fft(Y) ## compare head(fftcoef) head(regcoef) FFT는 복소수를 제공하지만 회귀는 실수를 제공합니다. 그들은 같은 …
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기능적 데이터를 시뮬레이션하는 방법?
다양한 기능적 데이터 분석 방법을 테스트하려고합니다. 이상적으로는 시뮬레이션 된 기능 데이터에 대한 접근 방식의 패널을 테스트하고 싶습니다. 합산 가우시안 노이즈 (아래 코드)를 기반으로 한 접근법을 사용하여 시뮬레이션 FD를 생성하려고 시도했지만 결과 곡선이 실제 와 비교하여 너무 견고 해 보입니다 . 누군가가보다 사실적으로 보이는 시뮬레이션 기능 데이터를 생성하기 위해 함수 / …
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R-자유도에서 PROC Mixed과 lme / lmer의 차이점
참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …
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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밀도 함수 예측
시계열 확률 밀도 함수 예측에 대한 연구를하고 있습니다. 우리는 역사적으로 관찰 된 (보통 추정 된) PDF가 주어진 PDF를 예측하는 것을 목표로하고 있습니다. 우리가 개발하고있는 예측 방법은 시뮬레이션 연구에서 상당히 잘 수행됩니다. 그러나 우리의 방법을 더 설명하기 위해 실제 응용 프로그램의 수치 예가 필요합니다. 따라서 시계열의 PDF가 수집되고 이러한 시계열을 예측하는 …
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R의 fda 패키지를 사용하여 새 곡선의 응답 예측
기본적으로 내가 원하는 것은 일부 곡선을 사용하여 스칼라 반응을 예측하는 것입니다. fda 패키지에서 fRegress를 사용하여 회귀 분석을 수행했지만 결과를 새로운 곡선 세트 (예측)에 적용하는 방법을 모릅니다. N = 536 곡선과 536 스칼라 반응이 있습니다. 여기까지 내가 한 일이 있습니다. 커브의 기초를 만들었습니다. 페널티를 도입하기 위해 fdPar 객체를 만들었습니다 smooth.basis를 사용하여 …
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동적 시간 왜곡 및 정규화
동적 쿼리를 사용하여 "쿼리"및 "템플릿"곡선과 일치하고 지금까지 합리적인 성공을 거두고 있지만 몇 가지 기본적인 질문이 있습니다. DTW 결과가 경험적으로 나타나는 임계 값보다 작은 지 평가하여 "일치"를 평가하고 있습니다. 이것이 DTW를 사용하여 "일치"를 결정하는 일반적인 방법입니까? 그렇지 않은 경우 설명하십시오 ... (1)에 대한 대답이 "예"라고 가정하면 DTW 결과는 a) 곡선의 진폭 …
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