smoothing पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास 2 टाइम-सीरीज़ (दोनों चिकनी) हैं जो मैं यह देखना चाहता हूं कि वे कितने सहसंबद्ध हैं। मैं पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करने का इरादा रखता हूं। क्या यह उचित है? मेरा दूसरा सवाल यह है कि मैं 2 टाइम-सीरीज़ के साथ-साथ मुझे पसंद करने के लिए नमूना …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

Univariate कर्नेल घनत्व अनुमानक (KDE) के लिए, मैं गणना के लिए सिल्वरमैन के नियम का उपयोग करता हूं :जजh 0.9 मिनट ( रों घ, मैंक्यू आर / 1.34)× एन- 0.20.9मिनट(रोंघ,मैंक्यूआर/1.34)×n-0.2\begin{equation} 0.9 \min(sd, IQR/1.34)\times n^{-0.2} \end{equation} बहुभिन्नरूपी केडीई (एक सामान्य कर्नेल मान) के लिए मानक नियम क्या हैं।

29 smoothing  kernel-smoothing 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

विलियम ब्रिग्स के ब्लॉग पर काफी पुरानी पोस्ट है जो डेटा को सुचारू करने और विश्लेषण के माध्यम से उस स्मूथ डेटा को ले जाने के नुकसान को देखती है। प्रमुख तर्क है: यदि, पागलपन के एक पल में, आप सुचारु समय श्रृंखला डेटा करते हैं और आप इसे अन्य …

18 time-series  smoothing 

यह प्रश्न अन्यत्र चर्चा से प्रेरित है । परिवर्तनीय गुठली का उपयोग अक्सर स्थानीय प्रतिगमन में किया जाता है। उदाहरण के लिए, लोस व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और एक प्रतिगमन चिकनी के रूप में अच्छी तरह से काम करता है, और चर चौड़ाई के कर्नेल पर आधारित …

17 nonparametric  smoothing  kernel-smoothing  loess 

मैंने जो देखा है, उससे (दूसरे क्रम का) कांसर-ने स्मूचिंग फॉर्मूला किसी तरह या किसी अन्य रूप में दिया गया है P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} सामान्यीकरण कारक रूप में दिया गयाλ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

मेरे पास कुछ आंकड़े हैं, जिन्हें मैं चिकना करना चाहूंगा ताकि स्मूद पॉइंट्स मोनोटोनिक रूप से कम हो जाएं। मेरा डेटा तेजी से घटता है और फिर पठार के लिए शुरू होता है। यहाँ R का उपयोग करके एक उदाहरण दिया गया है 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() …

14 regression  smoothing 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे एक mgcv में चौरसाई मापदंडों को नियंत्रित करने के लिए: गाम मॉडल। मेरे पास एक द्विपद चर है जिसे मैं मुख्य रूप से x और y के एक फ़ंक्शन के रूप में मॉडल करने की कोशिश कर रहा हूं …

14 r  smoothing  mgcv 

मैं एक एंड्रॉइड एप्लिकेशन का निर्माण कर रहा हूं जो नींद के दौरान एक्सेलेरोमीटर डेटा रिकॉर्ड करता है, ताकि नींद के रुझानों का विश्लेषण किया जा सके और उपयोगकर्ता को हल्की नींद के दौरान वांछित समय के पास जगाया जा सके। मैंने पहले से ही डेटा और साथ ही अलार्म …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

मैंने हाल ही में एक यादृच्छिक वेग और त्वरण के साथ कणों की स्थिति को मापने के सरल उदाहरण पर एक कलमन फ़िल्टर लागू किया। मैंने पाया कि कलमन फ़िल्टर ने अच्छी तरह से काम किया है, लेकिन मैंने फिर खुद से पूछा कि इस और बस एक चलती औसत …

14 smoothing  kalman-filter 

मेरे पास कुछ डेटा है जिसका उपयोग करके मैं सुचारू हूं loess। मैं स्मूथ लाइन के विभक्ति बिंदुओं को खोजना चाहता हूं। क्या यह संभव है? मुझे यकीन है कि किसी ने इसे हल करने के लिए एक फैंसी विधि बनाई है ... मेरा मतलब है ... आखिरकार, यह आर …

14 r  smoothing  loess 

मेरे पास 2 डी स्पेस (एक सतह) में किसी वस्तु का प्रक्षेपवक्र है। प्रक्षेपवक्र को (x,y)निर्देशांक के अनुक्रम के रूप में दिया गया है । मुझे पता है कि मेरे माप शोर हैं और कभी-कभी मेरे पास स्पष्ट आउटलेयर हैं। इसलिए, मैं अपनी टिप्पणियों को फ़िल्टर करना चाहता हूं। जहां …

12 python  kalman-filter  smoothing 

लाप्लास स्मूदी (या एडिटिव स्मूदी) के विकिपीडिया लेख पर, यह कहा जाता है कि एक बायसियन दृष्टिकोण से, यह पूर्ववर्ती के रूप में पैरामीटर साथ एक सममित डिरिचलेट वितरण का उपयोग करके, पीछे के वितरण के अपेक्षित मूल्य से मेल खाता है ।αα\alpha मैं हैरान हूं कि वास्तव में यह …

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

मैं कुछ कर्नेल घनत्व अनुमान लगा रहा हूं, भारित बिंदुओं के सेट के साथ (यानी, प्रत्येक नमूने का वजन एक है जो आवश्यक नहीं है), एन आयामों में। इसके अलावा, ये नमूने सिर्फ एक मीट्रिक स्पेस में हैं (यानी, हम उनके बीच की दूरी को परिभाषित कर सकते हैं) लेकिन …

10 pdf  smoothing  kernel-smoothing 

मैं mgcv पैकेज (x, y)में प्लॉटिंग plot(b, seWithMean=TRUE)में उपयोग किए गए मूल्यों का पता लगाना चाहता हूं । क्या किसी को पता है कि मैं इन मूल्यों को कैसे निकाल या गणना कर सकता हूं? यहाँ एक उदाहरण है: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), …

10 r  time-series  smoothing  mgcv