Pertanyaan yang diberi tag «variogram»

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

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 

Saya mengikuti artikel wiki ini yang berhubungan dengan kriging biasa Sekarang matriks kovarians saya terlihat seperti ini, untuk 4 variabel 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.406569659740599 0.548811636094027 0.740818220681718 1 Nah hubungan antara semvariogram dan variogram diberikan oleh γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)\gamma(h)/(C0) = 1 - C(h)/C(0) Jadi, …

8 covariance  autocorrelation  variogram 

Ini adalah pendekatan langsung yang memiliki seperangkat koordinat (misalnya, dalam 2D ​​as {x,y}) dan setidaknya variabel terkait (misalnya, v) untuk menghitung variogram sebagai deskriptor dari ketergantungan spasial variabel vmelalui bidang yang sedang dipelajari. Pertanyaan yang muncul kepada saya adalah: bagaimana cara menghasilkan realisasi dari dataset yang memiliki variogram? (inverse move!) …

8 spatial  random-generation  variogram