Questions marquées «curve-fitting»

Méthodes utilisées pour ajuster les courbes (comme dans la régression linéaire ou non linéaire) aux données.

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Erreur additive ou erreur multiplicative?
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et j'apprécierais de pouvoir mieux comprendre cela. Dans mon domaine, il existe un modèle de formulaire couramment utilisé: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Lorsque les gens adaptent le modèle aux données, ils le linéarisent généralement et correspondent aux éléments suivants Journal( Pt) = …
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Calcul de la probabilité de RMSE
J'ai un modèle pour prédire une trajectoire (x en fonction du temps) avec plusieurs paramètres. Pour le moment, je calcule l'erreur quadratique moyenne (RMSE) entre la trajectoire prédite et la trajectoire enregistrée expérimentalement. Actuellement, je minimise cette différence (le RMSE) en utilisant simplex (fminsearch dans matlab). Bien que cette méthode …
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Stratégie d'ajustement d'une fonction hautement non linéaire
Pour analyser les données d'une expérience de biophysique, j'essaie actuellement de faire un ajustement de courbe avec un modèle hautement non linéaire. La fonction modèle ressemble essentiellement à: y= a x + b x- 1 / deuxy=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Ici, la valeur de est particulièrement intéressante.bbb Un tracé …
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ajustement d'une fonction exponentielle en utilisant les moindres carrés vs le modèle linéaire généralisé vs les moindres carrés non linéaires
J'ai un ensemble de données qui représente la décroissance exponentielle. Je voudrais adapter une fonction exponentielle à ces données. J'ai essayé de transformer la variable de réponse en journal puis d'utiliser les moindres carrés pour ajuster une ligne; utiliser un modèle linéaire généralisé avec une fonction de liaison logarithmique et …
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Quelle est la différence entre l'analyse de données fonctionnelles et l'analyse de données de grande dimension
Il existe de nombreuses références dans la littérature statistique aux " données fonctionnelles " (c'est-à-dire les données qui sont des courbes) et, en parallèle, aux " données de haute dimension " (c'est-à-dire lorsque les données sont des vecteurs de grande dimension). Ma question concerne la différence entre les deux types …
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …
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