Учитывая набор двумерных данных (x, y), приписывание значения y, соответствующего некоторому значению x, при котором нет измерения y, называется интерполяцией, если значение x находится в диапазоне измеренных значений Икс.
В чем разница между экстраполяцией и интерполяцией, и как наиболее точно использовать эти термины? Например, я видел утверждение в документе, использующее интерполяцию как: «Процедура интерполирует форму оценочной функции между точками бина» Предложение, которое использует как экстраполяцию, так и...
Я заинтересован в изучении (и реализации) альтернативы полиномиальной интерполяции. Однако мне трудно найти хорошее описание того, как эти методы работают, как они связаны и как они сравниваются. Буду признателен за ваш вклад в плюсы / минусы / условия, при которых эти методы или альтернативы будут...
Часто люди используют программы для получения p-значений, но иногда - по какой-либо причине - может потребоваться получить критическое значение из набора таблиц. Учитывая статистическую таблицу с ограниченным числом уровней значимости и ограниченным числом степеней свободы, как получить...
примечание: без правильных ответов через месяц я разместил сообщение на SO Фон У меня есть модель, fff , где Y=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} -матрица выборок изпараметров размером а-векторвыходных данных модели.n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff требует большого объема вычислений,...
Кратко объясните, что подразумевается под интерполяцией. Как это связано с понятием регрессии? Интерполяция - это искусство чтения между строками таблицы, а в элементарной математике этот термин обычно обозначает процесс вычисления промежуточных значений функции из набора заданных или табличных...
Предположим, что у нас есть две точки (на следующем рисунке: черные кружки), и мы хотим найти значение для третьей точки между ними (крестик). Действительно, мы собираемся оценить это на основе наших экспериментальных результатов, черные точки. Простейший случай - нарисовать линию, а затем найти...
Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи...
редактировать Я нашел статью с описанием именно той процедуры, которая мне нужна. Единственное отличие состоит в том, что документ интерполирует среднемесячные данные на ежедневные, сохраняя при этом среднемесячные значения. У меня есть проблемы, чтобы реализовать подход в R. Любые намеки...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Я работаю над проблемой, в которой мне нужно использовать Кригинг, чтобы предсказать значение некоторых переменных на основе некоторых окружающих переменных. Я хочу реализовать его код самостоятельно. Итак, я просмотрел слишком много документов, чтобы понять, как это работает, но я был так...
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...
Я читал эту статью в Википедии, связанную с кригингом. Я не понял той части, когда говорится, что Кригинг вычисляет наилучшую линейную несмещенную оценку, , для , так что дисперсия кригинга сводится к минимуму с условием несмещенности. Я не получил вывод, а также как минимизировать дисперсию....
Фон В статье Эпштейна (1991): При получении суточных климатологических значений из среднемесячных значений приводятся формулировка и алгоритм расчета интерполяции Фурье для периодических и равномерно распределенных значений. В статье цель состоит в том, чтобы получить ежедневные значения из...