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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Comment fonctionne l'interpolation Kriging?
Je travaille sur un problème dans lequel je dois utiliser Kriging pour prédire la valeur de certaines variables en fonction de certaines variables environnantes. Je veux implémenter son code par moi-même. Donc, j'ai parcouru trop de documents pour comprendre comment cela fonctionne, mais j'étais tellement confus. En général, je comprends …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Pourquoi devez-vous fournir un modèle de variogramme lorsque vous faites du krigeage?
Je suis très nouveau dans les statistiques spatiales et je regarde beaucoup de tutoriels, Mais je ne comprends pas vraiment pourquoi vous devez fournir un modèle de variogramme lorsque vous krige. J'utilise le paquet gstat dans R, et voici l'exemple qu'ils donnent: library(sp) data(meuse) coordinates(meuse) = ~x+y data(meuse.grid) str(meuse.grid) gridded(meuse.grid) …
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Modélisation d'une tendance spatiale par régression avec les
Je prévois d'inclure les coordonnées comme covariables dans l'équation de régression afin de s'adapter à la tendance spatiale qui existe dans les données. Après cela, je veux tester les résidus sur l'autocorrélation spatiale en variation aléatoire. J'ai plusieurs questions: Dois-je effectuer une régression linéaire dans laquelle seules les variables indépendantes …
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Un problème d'estimation dans le suivi GPS
Problème: Considérons deux voitures (considérées comme des objets ponctuels), nommées leader et suiveur , toutes deux équipées de dispositifs GPS qui communiquent entre elles. Le but de est de suivre plus près possible car ce dernier se déplace arbitrairement dans l'avion. Étant donné que tous les appareils GPS ont une …
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Comment puis-je simuler des microdonnées de recensement pour de petites régions en utilisant un échantillon de microdonnées de 1% à grande échelle et des statistiques agrégées à petite échelle?
Je voudrais effectuer une analyse multivariée au niveau individuel à de petits niveaux d'agrégation géographique (districts de collecte du recensement australien). De toute évidence, le recensement n'est pas disponible à ces petits niveaux d'agrégation pour des raisons de confidentialité, donc j'examine d'autres alternatives. Presque toutes les variables d'intérêt sont catégoriques. …
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Exemple de krigeage ordinaire étape par étape?
J'ai suivi des tutoriels en ligne pour le krigeage spatial avec geoRet gstat(et aussi automap). Je peux effectuer le krigeage spatial et je comprends les principaux concepts qui le sous-tendent. Je sais comment construire un semi-variogramme, comment y adapter un modèle et comment effectuer un krigeage ordinaire. Ce que je …
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