«spatial» 태그된 질문

이진 로지스틱 회귀 분석을 실행하여 10 년 동안 (1997-2006) 독립 변수 집합에서 충돌 (종속 변수)의 존재 유무를 모델링하고 매년 107 개의 관측치를 얻습니다. 내 독립은 : 토지 분해 (2 가지 유형의 분해에 범주 적); 인구 증가 (0- 아니오; 1- 예); 생계 유형 (0-1 형; 1-2 형); 인구 밀도 (3 단계 …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

이 두 가지 회색조 이미지를 고려하십시오. 첫 번째 이미지는 구불 구불 한 강 패턴을 보여줍니다. 두 번째 이미지는 랜덤 노이즈를 보여줍니다. 이미지에 강 패턴이 나타나는지 여부를 확인하는 데 사용할 수있는 통계적 방법을 찾고 있습니다. 강 이미지에는 강 = 높은 가치와 다른 곳 = 낮은 가치의 두 영역이 있습니다. 결과는 히스토그램이 …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

(인구, 면적, 모양) 데이터베이스는 인구 / 지역의 상수 값을 각 모양 (Census block, tract, county, state 등과 같은 다각형)에 할당하여 인구 밀도를 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 인구는 일반적으로 다각형 내에 균일하게 분포되지 않습니다. Dasymetric mapping 은 보조 데이터를 사용하여 이러한 밀도 추정값을 조정하는 프로세스입니다. 이 최근 검토에서 알 …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

원격 감지를 통해 얻은 일부 변수를 사용하여 특정 지역의 나무 높이를 예측하고 싶습니다. 대략적인 바이오 매스 등과 같이 먼저 선형 회귀를 사용하고 싶습니다 (최상의 아이디어는 아니지만 프로젝트의 필수 단계 임). 공간 자기 상관이 얼마나 심하게 영향을 미칠 수 있는지 그리고 가능한 경우이를 수정하는 가장 쉬운 방법이 무엇인지 알고 싶었습니다. 그건 …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

데이터 : 저는 최근 풍력 생산 예측 오류의 시공간 분야의 확률 적 특성을 분석하기 위해 노력했습니다. 공식적으로 이것은 은 시간에 두 번 ( 및 ), 한 번에 공간 ( )에 색인을 생성 하고 는 미리보기 횟수입니다 (주변과 동일) , 정기적으로 샘플링 됨), 는 "예측 시간"의 수 (즉, 예측이 발행 된 …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

2 차원 그리드에 3000 개가 넘는 벡터가 있고 대략 균일 한 이산 분포가 있습니다. 일부 벡터 쌍은 특정 조건을 충족합니다. 참고 : 조건은 개별 벡터가 아닌 벡터 쌍 에만 적용됩니다 . 약 1500 개 쌍의 목록이 있습니다. 그룹 1이라고합시다. 그룹 2는 다른 모든 벡터 쌍을 포함합니다. 그룹 1에서 한 쌍의 …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

해수면 온도 (SST) 월간 데이터 집합이 있으며 비슷한 SST 패턴을 가진 지역을 탐지하기 위해 몇 가지 클러스터 방법을 적용하고 싶습니다. 1985에서 2009까지 실행되는 월간 데이터 파일 세트가 있으며 첫 번째 단계로 매월 클러스터링을 적용하고 싶습니다. 각 파일에는 약 50 %가 랜드이고 99.99 값이 NA 인 358416 포인트에 대한 그리드 데이터가 …

12 r  clustering  spatial 

나는 내 자신의 연구 에서 다양한 거리에서 공간적 상관 관계를 조사 할 때이 패턴이 상관 관계에서 U 자형 패턴이 나타나는 것을 알았습니다 . 보다 구체적으로, 작은 거리 빈에서 강한 양의 상관 관계는 거리에 따라 감소한 다음 특정 지점에서 구덩이에 도달 한 후 다시 올라갑니다. 다음은 Conservation Ecology 블로그, Macroecology playground …

12 autocorrelation  spatial 

위키 백과가 잘못되었거나 이해가되지 않습니까? Wikipedia : 흰색과 검은 색 정사각형 ( "체스 패턴")이 완벽하게 분산되므로 Moran 's는 -1이됩니다. 흰색 사각형이 보드의 절반에 쌓이고 검은 사각형이 다른 사각형에 쌓이면 Moran 's는 +1에 가깝습니다. 정사각형 색상의 임의 배열은 Moran 's I에 0에 가까운 값을 제공합니다. # Example data: x_coor<-rep(c(1:8), each=8) y_coor<-rep(c(1:8), …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

나는 주어진있어 양의 정수 값의 격자. 이 숫자는 그리드 위치를 점유하는 사람의 믿음의 강도 (높은 믿음을 나타내는 높은 값)에 해당하는 강도를 나타냅니다. 사람은 일반적으로 여러 그리드 셀에 영향을 미칩니다.n × nn×nn\times n 나는 강도의 패턴이 "가우시안 (Gaussian)"이되어야한다고 생각하는데, 이는 강도의 중심 위치가있을 것이고, 그 강도는 모든 방향으로 방사상으로 가늘어진다. 구체적으로, …

12 estimation  normal-distribution  spatial 

위도 및 경도 좌표 목록에서 2d 커널 밀도 추정값 (kde)을 계산해야합니다. 그러나 위도의 1 도는 경도의 1 도와 같은 거리가 아닙니다. 이는 개별 커널이 타원, 특히 적도에서 멀어 질수록 타원이된다는 것을 의미합니다. 제 경우에는 포인트가 모두 서로 가깝게 배치되어 평평한 지구로 변환하면 많은 문제가 발생하지 않습니다. 그러나 이것이 사실이 아닌 …

11 spatial  kernel-smoothing  geostatistics  geography 

나는 다각형 세트 (~ 200 개의 불규칙한 모양의 연속 다각형)에 대한 연간 종의 풍부도에 대한 20 년 데이터 세트를 가지고 있습니다. 회귀 분석을 사용하여 각 다각형의 추세 (연간 개수 변경)와 관리 경계를 기반으로 한 다각형 데이터 집계를 추론했습니다. 데이터에 공간 자기 상관이 있다고 확신하며, 이는 집계 된 데이터의 회귀 분석에 …

11 r  time-series  correlation  spatial  spatio-temporal 

포인트 집단에서 평균 GPS 포인트를 찾기위한 프로그램을 작성해야합니다. 실제로 다음이 발생합니다. 매달 사람은 동일한 정적 자산의 GPS 포인트를 기록합니다. GPS의 특성상이 점들은 매달 약간 씩 다릅니다. 때로는 사람이 완전히 다른 위치에서 잘못된 주장을 잘못 기록하는 경우가 있습니다. 각 GPS 포인트에는 현재 GPS 데이터의 정확도를 나타내는 확실성 가중치 ( HDOP )가 …

11 outliers  spatial 

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 

2D 사각형이 있고 그 안에 1000 점과 같은 점이 있습니다. 정사각형 내부의 점 분포가 넓게 분포되어 있는지 (또는 다소 균일하게 분포되어 있는지) 정사각형 내부의 일부 지점에서 함께 모이는 경향이 있는지 확인할 방법이 필요합니다. 이것을 결정하기 위해 수학 / 통계 (프로그래밍이 아닌) 방법이 필요합니다. 나는 구글 검색, 적합도, Kolmogorov 등과 같은 …

11 distributions  probability  spatial  point-process