Als «variogram» getaggte Fragen

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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

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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Generieren von Daten, um dem gegebenen Variogramm zu folgen

Es ist ein einfacher Ansatz, einen Satz von Koordinaten (z. B. in 2D as {x,y}) und mindestens eine zugehörige Variable (z. B. v) zu haben, um ein Variogramm als Deskriptor der räumlichen Abhängigkeit der Variablen vdurch das untersuchte Feld zu berechnen . Die Frage, die mir gestellt wurde,...

spatial random-generation variogram

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Probleme mit normalem Kriging

Ich habe diesen Wiki- Artikel über gewöhnliches Kriging verfolgt Jetzt sieht meine Kovarianzmatrix für 4 Variablen so aus 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1

covariance autocorrelation variogram