Als «spatial» getaggte Fragen

Das Untersuchungsgebiet bezüglich statistischer Methoden, die Raum- und räumliche Beziehungen (wie Entfernung, Fläche, Volumen, Länge, Höhe, Orientierung, Zentralität und / oder andere räumliche Eigenschaften von Daten) direkt in ihren mathematischen Berechnungen verwenden.

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Frage zur logistischen Regression
Ich möchte eine binäre logistische Regression durchführen, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Konflikten (abhängige Variable) aus einer Reihe unabhängiger Variablen über einen Zeitraum von 10 Jahren (1997-2006) zu modellieren, wobei jedes Jahr 107 Beobachtungen enthält. Meine Unabhängigen sind: Bodendegradation (kategorial für 2 Arten von Degradation); Bevölkerungswachstum (0 - nein; …
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Modell zur Schätzung der Bevölkerungsdichte
Eine Datenbank mit (Bevölkerung, Fläche, Form) kann verwendet werden, um die Bevölkerungsdichte abzubilden, indem jeder Form ein konstanter Wert für Bevölkerung / Fläche zugewiesen wird (dies ist ein Polygon wie ein Zensusblock, ein Gebiet, eine Grafschaft, ein Bundesland usw.). Die Populationen sind jedoch normalerweise nicht gleichmäßig in ihren Polygonen verteilt. …
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Lineare Regression und räumliche Autokorrelation
Ich möchte Baumhöhen in einem bestimmten Gebiet anhand einiger Variablen vorhersagen, die durch Fernerkundung ermittelt wurden. Wie ungefähre Biomasse usw. möchte ich zuerst eine lineare Regression verwenden (ich weiß, dass dies nicht die beste Idee ist, aber ein Muss für mein Projekt). Ich wollte wissen, wie stark sich die räumliche …
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Explorative Analyse von räumlich-zeitlichen Prognosefehlern
Die Daten: Ich habe kürzlich an der Analyse der stochastischen Eigenschaften eines räumlich-zeitlichen Feldes von Prognosefehlern für die Windkraftproduktion gearbeitet. Formal kann man sagen, dass es sich um einen Prozess handelt zweimal in der Zeit (mittundh) und einmal im Raum (p)indiziert,wobeiHdie Anzahl der Vorausschauzeiten ist (entspricht etwa24, regelmäßig abgetastet),Tdie Anzahl …
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Clustering räumlicher Daten in R
Ich habe eine Reihe von monatlichen SST-Daten (Sea Surface Temperature) und möchte eine Cluster-Methode anwenden, um Regionen mit ähnlichen SST-Mustern zu erkennen. Ich habe eine Reihe von monatlichen Datendateien, die von 1985 bis 2009 laufen, und möchte als ersten Schritt das Clustering auf jeden Monat anwenden. Jede Datei enthält Rasterdaten …
12 r  clustering  spatial 
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Was verursacht ein U-förmiges Muster im räumlichen Korrelogramm?
Ich habe in meiner eigenen Arbeit dieses Muster bemerkt, als ich ein räumliches Korrelogramm in unterschiedlichen Abständen untersuchte und ein U-förmiges Muster in den Korrelationen auftauchte. Insbesondere nehmen starke positive Korrelationen in kleinen Entfernungsbehältern mit der Entfernung ab, erreichen dann eine Grube an einem bestimmten Punkt und klettern dann wieder …
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Schätzen von Parametern für einen räumlichen Prozess
Ich habe ein n×nn×nn\times n Raster mit positiven ganzzahligen Werten erhalten. Diese Zahlen stellen eine Intensität dar, die der Glaubensstärke einer Person entsprechen sollte, die diesen Gitterplatz einnimmt (ein höherer Wert zeigt einen höheren Glauben an). Eine Person hat im Allgemeinen Einfluss auf mehrere Gitterzellen. Ich glaube, dass das Intensitätsmuster …
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Wie lässt sich die Schätzung der Kerneldichte anhand der geografischen Koordinaten richtig berechnen?
Ich muss die 2d-Kernel-Dichteschätzung (kde) aus einer Liste von Breiten- und Längenkoordinaten berechnen. Ein Breitengrad ist jedoch nicht derselbe Abstand wie ein Längengrad. Dies bedeutet, dass die einzelnen Kerne oval sind, insbesondere je weiter der Punkt vom Äquator entfernt ist. In meinem Fall sind die Punkte alle nahe genug beieinander, …
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räumliche Autokorrelation für Zeitreihendaten
Ich habe einen 20-jährigen Datensatz mit einer jährlichen Anzahl von Arten für eine Reihe von Polygonen (~ 200 unregelmäßig geformte, kontinuierliche Polygone). Ich habe eine Regressionsanalyse verwendet, um Trends (Änderung der Anzahl pro Jahr) für jedes Polygon sowie Aggregationen von Polygondaten basierend auf Verwaltungsgrenzen abzuleiten. Ich bin sicher, dass die …
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Ermitteln des durchschnittlichen GPS-Punkts
Ich muss ein Programm schreiben, um den durchschnittlichen GPS-Punkt aus einer Population von Punkten zu ermitteln. In der Praxis passiert Folgendes: Jeden Monat zeichnet eine Person einen GPS-Punkt desselben statischen Assets auf. Aufgrund der Art des GPS unterscheiden sich diese Punkte jeden Monat geringfügig. Manchmal macht die Person einen Fehler …
11 outliers  spatial 
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Wie funktioniert die Kriging-Interpolation?
Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich Kriging verwenden muss, um den Wert einiger Variablen basierend auf einigen umgebenden Variablen vorherzusagen. Ich möchte den Code selbst implementieren. Ich habe zu viele Dokumente durchgesehen, um zu verstehen, wie es funktioniert, aber ich war so verwirrt. Im Allgemeinen verstehe ich, dass …
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