Als «spatial» getaggte Fragen

Das Untersuchungsgebiet bezüglich statistischer Methoden, die Raum- und räumliche Beziehungen (wie Entfernung, Fläche, Volumen, Länge, Höhe, Orientierung, Zentralität und / oder andere räumliche Eigenschaften von Daten) direkt in ihren mathematischen Berechnungen verwenden.

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort

Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...

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
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen

Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

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
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Entropie eines Bildes

Was ist die informations- / physikalisch-theoretisch korrekteste Methode, um die Entropie eines Bildes zu berechnen? Die Recheneffizienz ist mir momentan egal - ich möchte, dass sie theoretisch so korrekt wie möglich ist. Beginnen wir mit einem Graustufenbild. Eine intuitive Vorgehensweise ist das...

spatial entropy image-processing
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2D-Analogon der Standardabweichung?

Betrachten Sie das folgende Experiment: Einer Gruppe von Menschen wird eine Liste von Städten gegeben und sie werden gebeten, die entsprechenden Orte auf einer (ansonsten nicht beschrifteten) Weltkarte zu markieren. Für jede Stadt erhalten Sie eine Streuung von Punkten, die ungefähr in der...

standard-deviation spatial
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?

Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...

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
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Frage zur logistischen Regression

Ich möchte eine binäre logistische Regression durchführen, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Konflikten (abhängige Variable) aus einer Reihe unabhängiger Variablen über einen Zeitraum von 10 Jahren (1997-2006) zu modellieren, wobei jedes Jahr 107 Beobachtungen enthält. Meine...

regression time-series logistic spatial ecology
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Räumliche Autokorrelation versus räumliche Stationarität

Nehmen wir an, wir haben Punkte im zweidimensionalen Raum und möchten die Auswirkungen der Attribute auf das Attribut messen . Das typische lineare Regressionsmodell ist natürlich XXXyyyy= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Hier gibt es zwei Probleme: Das erste besteht darin, dass die Terme räumlich...

econometrics spatial
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Modell zur Schätzung der Bevölkerungsdichte

Eine Datenbank mit (Bevölkerung, Fläche, Form) kann verwendet werden, um die Bevölkerungsdichte abzubilden, indem jeder Form ein konstanter Wert für Bevölkerung / Fläche zugewiesen wird (dies ist ein Polygon wie ein Zensusblock, ein Gebiet, eine Grafschaft, ein Bundesland usw.). Die Populationen...

modeling unbiased-estimator spatial