Quelqu'un pourrait-il expliquer en anglais simple quelle est la différence entre les règles empiriques de Scott et Silverman pour la sélection de la bande passante? Plus précisément, quand est-ce que l'un est meilleur que l'autre? Est-ce lié à la distribution sous-jacente? Nombre d'échantillons? PS...
Je cherche une méthode pour calculer la zone de chevauchement entre deux estimations de densité de noyau dans R, comme mesure de similitude entre deux échantillons. Pour clarifier, dans l'exemple suivant, il me faudrait quantifier l'aire de la région de chevauchement violacé: library(ggplot2)...
J'ai quelques données que je voudrais lisser pour que les points lissés diminuent de façon monotone. Mes données diminuent fortement puis commencent à se stabiliser. Voici un exemple utilisant R df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() Quelle...
Je construis une application Android qui enregistre les données de l'accéléromètre pendant le sommeil, afin d'analyser les tendances du sommeil et éventuellement de réveiller l'utilisateur à une heure souhaitée pendant le sommeil léger. J'ai déjà construit le composant qui collecte et stocke les...
J'ai récemment implémenté un filtre de Kalman sur l'exemple simple de mesure d'une position de particules avec une vitesse et une accélération aléatoires. J'ai trouvé que le filtre de Kalman fonctionnait bien, mais je me suis alors demandé quelle était la différence entre cela et simplement faire...
J'ai besoin d'estimer la fonction de densité sur la base d'un ensemble d'observations à l'aide de l'estimateur de densité du noyau. Sur la base du même ensemble d'observations, j'ai également besoin d'estimer les première et deuxième dérivées de la densité en utilisant les dérivées de l'estimateur...
J'essaie de comprendre comment contrôler les paramètres de lissage dans un modèle mgcv: gam. J'ai une variable binomiale que j'essaie de modéliser principalement en fonction des coordonnées x et y sur une grille fixe, ainsi que d'autres variables avec des influences plus mineures. Dans le passé,...
Comment définit-on la variance à long terme dans le domaine de l'analyse des séries chronologiques? Je comprends qu'il est utilisé dans le cas où il y a une structure de corrélation dans les données. Notre processus stochastique ne serait donc pas une famille de variables aléatoires iid mais plutôt...
J'ai besoin d'automatiser les prévisions de séries chronologiques et je ne connais pas à l'avance les caractéristiques de ces séries (saisonnalité, tendance, bruit, etc.). Mon objectif n'est pas d'obtenir le meilleur modèle possible pour chaque série, mais d'éviter les très mauvais modèles. En...
J'utilise Bayes pour résoudre un problème de clustering. Après avoir fait quelques calculs, je me retrouve avec la nécessité d'obtenir le rapport de deux probabilités: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) pouvoir obtenir . Ces probabilités sont obtenues par intégration de deux KDE multivariés 2D différents...
Je viens de penser à une façon soignée (pas nécessairement bonne) de créer des estimations de densité unidimensionnelles et ma question est: Cette méthode d'estimation de la densité a-t-elle un nom? Sinon, s'agit-il d'un cas particulier d'une autre méthode dans la littérature? Voici la méthode:...
Lors de la visualisation de données unidimensionnelles, il est courant d'utiliser la technique d'estimation de la densité du noyau pour tenir compte des largeurs de bac mal choisies. Lorsque mon ensemble de données unidimensionnel présente des incertitudes de mesure, existe-t-il un moyen standard...
J'ai récemment actualisé mes connaissances en prévision en travaillant sur certaines prévisions mensuelles au travail et en lisant le livre de Rob Hyndman, mais le seul problème que je rencontre est le moment d'utiliser un modèle de lissage exponentiel par rapport à un modèle ARIMA. Existe-t-il une...
Je viens de cette question au cas où quelqu'un voudrait suivre la piste. Fondamentalement, j'ai un ensemble de données composé de objets où chaque objet a un nombre donné de valeurs mesurées qui lui sont attachées (deux dans ce cas):NΩΩ\OmegaNNN
J'ai une trajectoire d'un objet dans un espace 2D (une surface). La trajectoire est donnée comme une séquence de (x,y)coordonnées. Je sais que mes mesures sont bruyantes et j'ai parfois des valeurs aberrantes évidentes. Donc, je veux filtrer mes observations. Pour autant que je comprenne le filtre...
Si p∼p∼p \sim Uniforme (0,1)(0,1)(0,1) et X∼X∼X \sim Bin (n,p)(n,p)(n, p) , alors la moyenne postérieure de ppp est donnée par X+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} . Y a-t-il un nom commun pour cet estimateur? J'ai trouvé que cela résout de nombreux problèmes et j'aimerais pouvoir pointer les gens vers une...
Je dois calculer l'estimation de densité de noyau 2d (kde) à partir d'une liste de coordonnées de latitude et de longitude. Mais un degré de latitude n'est pas la même distance qu'un degré de longitude, cela signifie que les grains individuels seraient ovales, spécialement plus le point est éloigné...
Sur l' article wikipedia du lissage de Laplace (ou lissage additif), il est dit que d'un point de vue bayésien, cela correspond à la valeur attendue de la distribution postérieure, en utilisant une distribution de Dirichlet symétrique avec le paramètre comme priorité.αα\alpha Je suis perplexe quant...
J'ai une question générale. Récemment, je viens d'apprendre l'expansion et la régularisation de la base. Il existe plusieurs techniques intéressantes, notamment: spline cubique, spline naturelle, spline b et spline de lissage . La question est, quels sont les avantages et les inconvénients (s'il y...
J'ai une situation où je peux estimer (les premiers) moments d'un ensemble de données, et je voudrais l'utiliser pour produire une estimation de la fonction de densité.kkk J'ai déjà rencontré la distribution Pearson , mais j'ai réalisé qu'elle ne dépend que des 4 premiers moments (avec quelques...