Questions marquées «spatial»

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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...

r clustering 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...

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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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...

outliers spatial
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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...

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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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...

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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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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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...

estimation spatial
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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...

distributions sampling simulation spatial census