Questions marquées «spatial»

Le domaine d'étude concernant les méthodes statistiques qui utilisent l'espace et les relations spatiales (telles que la distance, la surface, le volume, la longueur, la hauteur, l'orientation, la centralité et / ou d'autres caractéristiques spatiales des données) directement dans leurs calculs mathématiques.

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Question sur la régression logistique
Je veux exécuter une régression logistique binaire pour modéliser la présence ou l'absence de conflit (variable dépendante) à partir d'un ensemble de variables indépendantes sur une période de 10 ans (1997-2006), chaque année ayant 107 observations. Mes indépendants sont: dégradation des terres (catégorielle pour 2 types de dégradation); augmentation de …
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Modèle d'estimation de la densité de population
Une base de données de (population, superficie, forme) peut être utilisée pour cartographier la densité de population en attribuant une valeur constante de population / superficie à chaque forme (qui est un polygone tel qu'un bloc de recensement, un secteur, un comté, un état, etc.). Cependant, les populations ne sont …
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Analyse exploratoire des erreurs de prévision spatio-temporelles
Les données: J'ai récemment travaillé sur l'analyse des propriétés stochastiques d'un champ spatio-temporel d'erreurs de prévision de production d'énergie éolienne. Formellement, on peut dire que c'est un processus (ϵpt+h|t)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn(ϵt+h|tp)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn \left (\epsilon^p_{t+h|t} \right )_{t=1\dots,T;\; h=1,\dots,H,\;p=p_1,\dots,p_n} indexé deux fois dans le temps (avectttethhh) et une fois dans l'espace (ppp) avecHHHétant le nombre …
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Signification statistique de la différence entre les distances
J'ai plus de 3000 vecteurs sur une grille bidimensionnelle, avec une distribution discrète approximativement uniforme. Certaines paires de vecteurs remplissent une certaine condition. Remarque: la condition n'est applicable qu'aux paires de vecteurs, pas aux vecteurs individuels. J'ai une liste d'environ 1500 de ces paires, appelons-le groupe 1. Le groupe 2 …
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Regroupement des données spatiales dans R
J'ai un ensemble de données mensuelles sur la température de surface de la mer (SST) et je souhaite appliquer une méthodologie de cluster pour détecter les régions avec des modèles SST similaires. J'ai un ensemble de fichiers de données mensuels de 1985 à 2009 et je souhaite appliquer le clustering …
12 r  clustering  spatial 
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Qu'est-ce qui cause un motif en U dans le corrélogramme spatial?
J'ai remarqué dans mon propre travail ce modèle lors de l'examen d'un corrélogramme spatial à différentes distances, un modèle en forme de U dans les corrélations émerge. Plus précisément, de fortes corrélations positives à de faibles distances diminuent avec la distance, puis atteignent une fosse à un point particulier puis …
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Estimation des paramètres d'un processus spatial
On me donne une grille de valeurs entières positives. Ces chiffres représentent une intensité qui devrait correspondre à la force de croyance d'une personne occupant cet emplacement de grille (une valeur plus élevée indiquant une croyance plus élevée). Une personne aura en général une influence sur plusieurs cellules de la …
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Trouver le point GPS moyen
J'ai besoin d'écrire un programme pour trouver le point GPS moyen à partir d'une population de points. En pratique, les événements suivants se produisent: Chaque mois, une personne enregistre un point GPS du même actif statique. En raison de la nature du GPS, ces points diffèrent légèrement chaque mois. Parfois, …
11 outliers  spatial 
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
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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