interpolation पर टैग किए गए जवाब

एक्सट्रपलेशन और इंटरपोलेशन के बीच अंतर क्या है, और इन शब्दों का उपयोग करने का सबसे सटीक तरीका क्या है? उदाहरण के लिए, मैंने एक पेपर में एक बयान देखा है जिसमें प्रक्षेप का उपयोग किया गया है: "प्रक्रिया बिन बिंदुओं के बीच अनुमानित कार्य के आकार को प्रक्षेपित करती …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

मुझे बहुपद प्रक्षेप के विकल्प के रूप में सीखने (और कार्यान्वित करने) में दिलचस्पी है। हालाँकि, मुझे यह वर्णन करने में समस्या हो रही है कि ये तरीके कैसे काम करते हैं, कैसे संबंधित हैं, और वे कैसे तुलना करते हैं। मैं पेशेवरों / विपक्ष / शर्तों पर आपके इनपुट …

20 interpolation  splines 

अक्सर लोग पी-मान प्राप्त करने के लिए कार्यक्रमों का उपयोग करते हैं, लेकिन कभी-कभी - जो भी कारण से - तालिकाओं के एक सेट से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए आवश्यक हो सकता है। कई महत्वपूर्ण स्तरों के साथ एक सांख्यिकीय तालिका, और स्वतंत्रता की डिग्री की एक सीमित …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  interpolation  tables 

संक्षेप में बताएं कि प्रक्षेप का क्या अर्थ है। यह प्रतिगमन की अवधारणा से कैसे संबंधित है? प्रक्षेप एक तालिका की पंक्तियों के बीच पढ़ने की कला है और प्राथमिक गणित में यह शब्द आमतौर पर उस फ़ंक्शन के दिए गए या सारणीबद्ध मानों के एक सेट से फ़ंक्शन के …

17 regression  self-study  interpolation 

नोट: एक महीने के बाद कोई सही उत्तर नहीं होने पर, मैंने एसओ को रिपॉजिट किया पृष्ठभूमि मेरे पास एक मॉडल है, , जहां वाई = एफ ( एक्स )चचfY= च( एक्स )Y=च(एक्स)Y=f(\textbf{X}) एक है n × मीटर से नमूनों की मैट्रिक्स मीटर मापदंडों और Y है n × 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

मान लीजिए कि हमारे पास दो बिंदु हैं (निम्नलिखित आंकड़ा: काले घेरे) और हम उनके (पार) के बीच एक तीसरे बिंदु के लिए एक मूल्य खोजना चाहते हैं। दरअसल हम अपने प्रायोगिक परिणामों, काले बिंदुओं के आधार पर इसका अनुमान लगाने जा रहे हैं। सबसे सरल मामला एक रेखा खींचना …

16 estimation  interpolation 

संपादित करें मुझे एक पेपर मिला है जिसमें ठीक उसी प्रक्रिया का वर्णन है जिसकी मुझे ज़रूरत है। अंतर केवल इतना है कि मासिक के साधनों को संरक्षित करते हुए कागज मासिक औसत डेटा को दैनिक रूप से प्रक्षेपित करता है। मुझे दृष्टिकोण को लागू करने में परेशानी है R। …

13 r  time-series  interpolation 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

13 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 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 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 

मैं एक ऐसी समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें मुझे कुछ आसपास के चर के आधार पर कुछ चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए क्रिंगिंग का उपयोग करने की आवश्यकता है। मैं इसका कोड अपने आप लागू करना चाहता हूं। इसलिए, मैं यह समझने के लिए कि …

10 spatial  interpolation  kriging 

पृष्ठभूमि एपस्टीन (1991) के एक पेपर में: मासिक साधनों से दैनिक जलवायु संबंधी मूल्यों को प्राप्त करने पर , आवधिक और सम-स्पंदित मूल्यों के लिए फूरियर प्रक्षेप की गणना के लिए सूत्रीकरण और एक एल्गोरिथ्म दिया जाता है। कागज में, लक्ष्य मासिक साधनों से प्रक्षेप द्वारा दैनिक मूल्यों को प्राप्त …

9 r  interpolation  fourier-transform 

मैं इस विकिपीडिया लेख को पढ़ने से संबंधित था। जब मैं कहता हूं कि मुझे इसका हिस्सा समझ नहीं आया Kriging निष्पक्ष आकलनकर्ता रैखिक सबसे अच्छा गणना करता है, , की ऐसा है कि की निष्पक्षता शर्त के साथ कम से कम है विचरण kriging। मुझे व्युत्पत्ति नहीं मिली और …

9 interpolation 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

9 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