Pytania otagowane jako spatial

Kierunek badań dotyczący metod statystycznych wykorzystujących relacje przestrzenne i przestrzenne (takie jak odległość, powierzchnia, objętość, długość, wysokość, orientacja, centralność i / lub inne cechy przestrzenne danych) bezpośrednio w ich obliczeniach matematycznych.

1
40 000 artykułów neurobiologicznych może się mylić
Widziałem ten artykuł w „The Economist” na temat pozornie niszczącej pracy [1], podważającej „coś w rodzaju 40 000 opublikowanych badań [fMRI]”. Mówią, że błąd wynika z „błędnych założeń statystycznych”. Czytam artykuł i widzę, że jest to częściowo problem z wielokrotnymi korektami porównania, ale nie jestem ekspertem od fMRI i trudno …
4
Dlaczego uwzględnianie szerokości i długości geograficznej na koncie GAM w celu autokorelacji przestrzennej?
Stworzyłem uogólnione modele dodatków do wylesiania. Aby uwzględnić autokorelację przestrzenną, uwzględniłem szerokość i długość geograficzną jako wygładzony termin interakcji (tj. S (x, y)). Oparłem to na przeczytaniu wielu artykułów, w których autorzy mówią: „aby uwzględnić przestrzenną autokorelację, współrzędne punktów zostały uwzględnione jako wygładzone terminy”, ale nigdy nie wyjaśniły, dlaczego tak …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
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 
1
Dlaczego test Mantela jest lepszy od testu Morana?
Test Mantela jest szeroko stosowany w badaniach biologicznych w celu zbadania korelacji między rozkładem przestrzennym zwierząt (pozycja w przestrzeni) z, na przykład, ich genetycznym spokrewnieniem, szybkością agresji lub innymi atrybutami. Korzysta z niego wiele dobrych czasopism ( PNAS, Animal Behavior, Molecular Ecology ... ). Sfabrykowałem kilka wzorów, które mogą występować …
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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 …
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 
4
Generowanie atrakcyjnych wizualnie map ciepła gęstości w R.
Chociaż wiem, że istnieje szereg funkcji do generowania map ciepła w R, problem polega na tym, że nie jestem w stanie stworzyć atrakcyjnych wizualnie map. Na przykład poniższe zdjęcia to dobre przykłady map cieplnych, których chcę unikać. Pierwszy wyraźnie nie zawiera szczegółów, podczas gdy drugi (oparty na tych samych punktach) …
2
Jaki model statystyczny lub algorytm można zastosować do rozwiązania problemu John Snow Cholera?
Chciałbym dowiedzieć się, jak opracować przybliżenie geograficzne pewnego rodzaju epicentrum na podstawie danych z epidemii choroby John Snow Cholera. Jakie modelowanie statystyczne można zastosować do rozwiązania takiego problemu bez uprzedniej wiedzy o tym, gdzie znajdują się studnie. Jako ogólny problem miałbyś do dyspozycji czas, lokalizację znanych punktów i ścieżkę spacerową …
4
Entropia obrazu
Jaki jest najbardziej poprawny pod względem teoretycznym / informacyjnym sposób obliczenia entropii obrazu? W tej chwili nie dbam o wydajność obliczeniową - chcę, aby teoretycznie była jak najbardziej poprawna. Zacznijmy od obrazu w skali szarości. Jednym intuicyjnym podejściem jest rozważenie obrazu jako worka pikseli i obliczenie gdzie jest liczbą poziomów …
2
Jakie jest uzasadnienie funkcji kowariancji Matérna?
Funkcja kowariancji Matérna jest powszechnie stosowana jako funkcja jądra w procesie Gaussa. Jest tak zdefiniowane Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2ν−−√dρ)νKν(2ν−−√dρ)Cν(d)=σ221−νΓ(ν)(2νdρ)νKν(2νdρ) {\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 )}} gdzie jest funkcją odległości (taką jak odległość euklidesowa), jest funkcją gamma, jest …
5
Analog 2D odchylenia standardowego?
Rozważ następujący eksperyment: grupa ludzi otrzymuje listę miast i proszona jest o zaznaczenie odpowiednich lokalizacji na (nieoznaczonej) mapie świata. Dla każdego miasta otrzymasz rozrzut punktów z grubsza wyśrodkowanych w danym mieście. Niektóre miasta, powiedzmy Stambuł, będą wykazywały mniej rozproszenia niż inne, mówią Moskwa. Załóżmy, że dla danego miasta otrzymujemy zestaw …
2
Pokazywanie korelacji przestrzennej i czasowej na mapach
Mam dane dla sieci stacji pogodowych w Stanach Zjednoczonych. To daje mi ramkę danych, która zawiera datę, szerokość, długość i pewną zmierzoną wartość. Załóżmy, że dane są gromadzone raz dziennie i zależą od pogody w skali regionalnej (nie, nie będziemy wchodzić w tę dyskusję). Chciałbym pokazać graficznie, jak jednocześnie mierzone …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
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
Przestrzenna autokorelacja a przestrzenna stacjonarność
Załóżmy, że mamy punkty w przestrzeni dwuwymiarowej i chcemy zmierzyć wpływ atrybutów na atrybut y . Typowym modelem regresji liniowej jest oczywiście y = X βXXXyyyy=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Są tutaj dwa problemy: pierwszy to, że ϵϵ\epsilon warunki mogą być skorelowane przestrzennie (naruszając założenie niezależnych i identycznych błędów), a drugi …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.