Perguntas com a marcação «variogram»

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

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 

Eu estava seguindo este artigo relacionado à krigagem comum Agora minha matriz de covariância se parece com isso, para 4 variáveis 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 Bem, a relação entre semvariograma e variograma é dada por γ( H ) …

8 covariance  autocorrelation  variogram 

É uma abordagem direta, com um conjunto de coordenadas (por exemplo, em 2D como {x,y}) e pelo menos uma variável associada (por exemplo v) para calcular um variograma como descritor da dependência espacial da variável vatravés do campo em estudo. A pergunta que me surgiu é: como gerar uma realização …

8 spatial  random-generation  variogram