Questions marquées «interpolation»

Étant donné un ensemble de données bivariées (x, y), imputer une valeur de y correspondant à une valeur de x à laquelle il n'y a pas de mesure de y est appelée interpolation, si la valeur de x est dans la plage des valeurs mesurées de X.

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Extrapolation contre interpolation

Quelle est la différence entre extrapolation et interpolation, et quelle est la manière la plus précise d'utiliser ces termes? Par exemple, j'ai vu une déclaration dans un article utilisant l'interpolation comme: "La procédure interpole la forme de la fonction estimée entre les points bin" Une...

terminology interpolation extrapolation
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LARS vs descente coordonnée pour le lasso

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de...

regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
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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...

spatial interpolation kriging
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Calculer la courbe ROC pour les données

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
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Confusion concernant le krigeage

Je lisais cet article wikipedia sur le krigeage. Je n'ai pas compris la partie quand on dit que Le krigeage calcule le meilleur estimateur linéaire sans biais, , de telle sorte que la variance de krigeage de est minimisée avec la condition de non biais. Je n'ai pas obtenu la dérivation et aussi...

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Interpolation de Fourier / trigonométrique

Contexte Dans un article d'Epstein (1991): Sur l'obtention de valeurs climatologiques quotidiennes à partir de moyennes mensuelles , la formulation et un algorithme de calcul de l'interpolation de Fourier pour les valeurs périodiques et à intervalles pairs sont donnés. Dans cet article, l'objectif...

r interpolation fourier-transform