«spatial» 태그된 질문

나는 이코노미스트 에서이 논문이 "40,000 개의 출판 된 [fMRI] 연구와 같은 것"에 대한 의심을 불러 일으키는 논문 에 대해 보았다 . 그들은 오류는 "잘못된 통계적 가정"때문이라고 말한다. 나는 논문을 읽고 그것이 여러 비교 수정에 문제가 있다는 것을 알지만 fMRI 전문가가 아니며 따르기가 어렵다는 것을 알았습니다. 저자가 말한 잘못된 가정은 무엇인가 …

67 hypothesis-testing  multiple-comparisons  spatial  neuroimaging  neuroscience 

삼림 벌채를위한 일반화 된 첨가제 모델을 제작했습니다. 공간적 자기 상관을 설명하기 위해 위도와 경도를 부드러운 상호 작용 항 (예 : s (x, y))으로 포함 시켰습니다. 나는 저자들이 '공간 자기 상관을 설명하기 위해 점들의 좌표가 평활 한 용어로 포함되었다'고 말하는 많은 논문을 읽은 것에 근거하고 있지만, 이것이 왜 이것이 실제로 그것을 …

60 r  modeling  spatial  autocorrelation  gam 

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 

Mantel의 시험 은 생물학적 연구 , 예를 들어, 유전 적 관련성, 침략 속도 또는 다른 특성과 동물의 공간 분포 (공간에서의 위치) 사이의 상관 관계를 조사하기 위해 생물학적 연구에서 널리 사용됩니다 . 많은 좋은 저널들이 그것을 사용하고 있습니다 ( PNAS, Animal Behaviour, Molecular Ecology ... ). 자연에서 발생할 수있는 몇 가지 …

36 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

그렇다면 무엇입니까? 그렇지 않다면 왜 안됩니까? 라인에있는 샘플의 경우 중앙값이 총 절대 편차를 최소화합니다. 정의를 R2 등으로 확장하는 것은 자연스러운 것처럼 보이지만 결코 본 적이 없습니다. 그러나 저는 오랫동안 왼쪽 필드에있었습니다.

33 multivariate-analysis  spatial  median 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

R에 히트 맵을 생성하는 일련의 함수가 있다는 것을 알고 있지만 문제는 시각적으로 매력적인 맵을 생성 할 수 없다는 것입니다. 예를 들어 아래 이미지는 피하고 싶은 히트 맵의 좋은 예입니다. 첫 번째는 세부 사항이 명확하지 않지만 다른 점은 동일한 점을 기반으로 너무 유용하여 유용하지 않습니다. 두 플롯 모두 spatstat R 패키지 …

27 r  data-visualization  spatial 

John Snow Cholera의 데이터를 기반으로 일종의 진원지에 대한 지리적 근사법을 개발하는 방법에 관심이 있습니다. 우물이 어디에 있는지에 대한 사전 지식없이 그러한 문제를 해결하기 위해 사용할 수있는 통계 모델링. 일반적인 문제로, 시간, 알려진 지점의 위치 및 관찰자의 도보 경로를 사용할 수 있습니다. 내가 찾고있는 방법은이 세 가지를 사용하여 "발생"의 진원지를 추정합니다.

23 bayesian  spatial  epidemiology  gis 

자동 상관 지리 참조 항공 데이터를 모델링 할 때 동시 자동 회귀 모델보다 조건부 자기 회귀 모델을 선호하는 경우는 언제입니까?

23 modeling  spatial 

이미지의 엔트로피를 계산하는 가장 정보 / 물리 이론상 올바른 방법은 무엇입니까? 나는 지금 계산 효율성에 관심이 없다. 나는 이론적으로 가능한 한 그것을 원한다. 회색조 이미지로 시작할 수 있습니다. 직관적 인 접근 방법 중 하나는 이미지를 픽셀 백으로 간주하고 여기서H=−∑kpklog2(pk)H=−∑kpklog2(pk) H = - \sum_k p_k log_2(p_k) KKK is the number of …

21 spatial  entropy  image-processing 

Matérn 공분산 함수는 일반적으로 가우시안 프로세스에서 커널 함수로 사용됩니다. 이렇게 정의되어 있습니다 Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2ν−−√dρ)νKν( 2ν−−√dρ)Cν(디)=σ221−νΓ(ν)(2ν디ρ)ν케이ν(2ν디ρ) {\displaystyle C_{\nu }(d)=\sigma ^{2}{\frac {2^{1-\nu }}{\Gamma (\nu )}}{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}^{\nu }K_{\nu }{\Bigg (}{\sqrt {2\nu }}{\frac {d}{\rho }}{\Bigg )}} 여기서 디디d 는 거리 함수 (예 : 유클리드 거리), ΓΓ\Gamma 는 감마 함수, 케이ν케이νK_\nu …

19 spatial  gaussian-process  kernel-trick 

다음 실험을 고려해보십시오. 한 무리의 사람들에게 도시 목록이 제공되고 해당 위치를 표시 (또는 레이블이없는) 세계지도에 표시하도록 요청합니다. 각 도시마다 대략 각 도시를 중심으로 여러 포인트가 산포됩니다. 이스탄불에 따르면 일부 도시는 다른 도시보다 산란이 적을 것이라고 모스크바는 말합니다. 주어진 도시 에 대해 테스트에 의해 할당 에서 도시 의 위치를 나타내는 2D …

19 standard-deviation  spatial 

미국 전역의 기상 관측소 네트워크에 대한 데이터가 있습니다. 이것은 날짜, 위도, 경도 및 일부 측정 값을 포함하는 데이터 프레임을 제공합니다. 데이터가 하루에 한 번 수집되고 지역 규모의 날씨에 의해 구동된다고 가정합니다 (아니, 우리는 그 논의에 참여하지 않을 것입니다). 동시에 측정 된 값이 시간과 공간에서 어떻게 상관되는지 그래픽으로 보여주고 싶습니다. 저의 …

16 r  regression  data-visualization  pca  spatial 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

2 차원 공간에 점이 있다고 가정 하고 속성 y 에 대한 속성 의 영향을 측정하려고합니다 . 전형적인 선형 회귀 모델은 물론 y = X β + ϵ엑스엑스X와이와이yy=Xβ+ ϵy=엑스β+ϵy= X\beta + \epsilon 여기에는 두 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 항이 공간적으로 상관 될 수 있고 (독립적이고 동일한 오류 가정을 위반 함) …

14 econometrics  spatial