İşlevsel Verilerin Açıklamaları – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri
İşlevsel Verilerin Açıklamaları
Bu bölüm ve sonraki bölüm, işlevsel veri analizinin keşifsel veri analizi sonudur. Burada ortalama, standart sapma, kovaryans ve korelasyon kavramlarını işlevsel terimlere dönüştürüyoruz ve bunları hesaplamak ve görüntülemek için R ve Matlab işlevlerini sağlıyoruz.
Keşif araçları, genellikle, verilerden nispeten öngörülebilir yapıları çıkardıktan sonra şaşırtıcı etkiler gördüğümüz bazı modellerin etrafındaki artık varyasyonlara uygulandığında en verimli olanlardır. Artık varyasyonun özet açıklamaları, güven bölgelerinin tahmin edilmesi için de gereklidir.
Kontrastlar genellikle önceden belirlenmiş varyasyon modellerini keşfetmek için varyans analizinde kullanılır. Fonksiyonel verilerde varyasyonun belirli kalıplarını veya şekillerini aramanın ve tahmini prob değerleri için güven sınırlarını tahmin etmek için yöntemler sağlamanın bir yolu olarak daha genel bir fonksiyonel prob kavramını tanıtıyoruz.
Faz-düzlemi grafiğinin, döngüsel varyasyonu normalde fazla ilgi çekici bulmadığımız insan büyümesi gibi süreçlerle ilgili verilerde bile, harmonik varyasyon için verileri araştırmak için güçlü bir araç olduğu ortaya çıktı. Esasen ikinci mertebeden lineer diferansiyel denklemin grafik analogudur. Aslında, bu bölümde ayrıntılı olarak geliştirilen faz düzlemi grafiği, inceleyeceğimiz dinamik denklemlerin habercisidir.
Bazı Fonksiyonel Tanımlayıcı İstatistikler
İstatistikte her zaman olduğu gibi, ortalama ve varyans gibi tanımlayıcı ölçü seçenekleri hiçbir zaman otomatik veya kritik olmamalıdır. Yağış dağılımı güçlü bir şekilde çarpıktır ve bu verileri günlüğe kaydederek, önemli bir çarpıklığın varlığında daha uygun bir konum ölçüsü olarak yağışın geometrik ortalaması ile etkili bir şekilde çalışırız.
Bu özel uygulamanın ötesinde, fonksiyonel standart sapma, gözlemler arasındaki içsel değişkenliğe odaklanır, örneğin Kanada hava istasyonları, ölçümleri temsil ettiğine inanılan varyasyonları ve gözlemler arasındaki değişkenliğe atfedilemeyen tekrarlama hatasını çıkardıktan sonra. Bu bölümün analizlerinin doğru bir şekilde yorumlanması, std.fd ile tam olarak ne demek istediğimizin ve düzgünleştirmede neyin atıldığının anlaşılmasını gerektirir.
İki Değişkenli Kovaryans Fonksiyonu v(s,t)
Bölüm 1’de belirttiğimiz gibi, aynı nicelik veya metrik üzerindeki iki fonksiyonel gözlem xi(s) ve xi(t) arasındaki ilişkinin bir ölçüsü olarak korelasyon katsayısı, aynı ölçümü paylaştıkları için genellikle daha basit kovaryans katsayısından daha az faydalıdır. terazi. Farklı ölçüm ölçeklerine sahip iki x ve y fonksiyonu arasındaki ilişkiyi ölçmek istediğimizde, korelasyon yine de faydalı olacaktır.
Deneyimlerimize göre, kontur ve üç boyutlu yüzey veya perspektif çizimleri, aktardıkları bilgilerde birbirini tamamlar ve her ikisi de yapmaya değerdir. Yüzey grafikleri gözümüzü global şekil özelliklerine çeker, ancak bu özellikleri argüman düzleminde konumlandırmak için kontur grafiklerine ihtiyacımız var.
Getpivotdata formülü nasıl kullanılır
İşlev nedir
Mimaride işlev nedir
İşlev ve amaç aynı şey mi
İşlevsel Ne Demek
Paragrafta işlev ne demek
İşlevsellik
ÖZETVERİAL Formülü
Log yağış fonksiyonlarının varyansı (0,0) ile (365,365) arasında uzanan köşegenin yüksekliği olarak görülmektedir. Yüzeyin ortasındaki bu arsada konumlanan kış aylarında yağışlarda çok daha fazla değişiklik vardır, çünkü Resolute gibi kutup istasyonlarının yakınındaki soğuk atmosfer neredeyse nem taşıma kapasitesine sahip değildir, Prince Rupert gibi deniz istasyonları ise iyidir. tüm yıl boyunca ıslanmak için. Bu belirli yüzeyin topografik sadeliği insanı şaşırtıyor ve bunu bir sonraki bölümde daha iyi anlayacağız.
Hava istasyonları arasındaki varyansın kışın yaza göre yaklaşık beş kat daha büyük olduğunu görüyoruz. Eylem kışın Kanada’da.
Matlab’daki sörf ve kontur işlevlerine ilişkin belgeler, görünen görüntüler üzerindeki geliştirmeleri açıklar. R ile, kafes ve rgl paketlerinde diğer perspektif ve kontur fonksiyonları mevcuttur. Kafes paketi özellikle, örneğin Şekil 6.1 ve 6.2’de gösterilen ilişkilerin ülkenin bölgesine göre nasıl değiştiğini gösteren yüksek boyutlu grafikler için kullanışlıdır. rgl paketi, perspektif çizimleri üzerinde etkileşimli kontrol sağlar.
Varyans-Kovaryans Matrisi Σe
ri j = yi j − xi (t j ) artıklarının nasıl davrandığı sorusunu düşündük ve bu soruya geri döneceğiz. Ancak bu arada, tj, j = 1,…,n değişkenlerinde rij artıklarının kovaryansını tanımlayan koşullu kovaryans matrisine veya artık kovaryans matrisine ihtiyacımız olacak.
Bu bir n mertebesinden simetrik matris Σe’dir. Burada koşullu terimi, yij’in yumuşak bir eğriyle veya veriler için başka bir modelin kullanımıyla açıklanamayan solundaki varyasyon anlamına gelir. Bu matrisi, eğriler ve diğer değerler için güven sınırlarını hesaplamak için de kullanacağız.
Büyüme verilerinde olduğu gibi, çok sayıda eğri kopyası mevcut olmadığı sürece, hedeflerimizi artıklarda oldukça brüt yapı tahmin etmekle sınırlamak zorundayız. Özellikle, genellikle komşu artıkların ilişkisiz olduğu varsayılır ve yalnızca eğriler boyunca artıkların standart sapması veya varyansı tahmin edilmeye çalışılır. Günlük yağış verileri için bu varyasyonun bir resmini sunar. Bu varsayım altında, n sıralı simetrik matris Σe köşegen olacak ve hesaplanan logprecvar1 vektöründeki değerleri de içerecektir.
Fonksiyonel Problar
Ortalama ve varyans fonksiyonlarını gösterme gibi tamamen tanımlayıcı yöntemler, tam olarak ne tür bir varyasyonun önemli olabileceğine dair herhangi bir önyargı getirmemize gerek kalmadan fonksiyonel varyasyonu araştırmamıza izin verir. Olabildiğince bu iyi, ancak fonksiyonlar ve türevleri, sürprizler için büyük bir kapsamı olan potansiyel olarak karmaşık yapılardır ve belirli eğri özelliklerini “yakınlaştırmamız” da gerekebilir.
Ayrıca, deneyimlerimiz, bir araştırmacının, ne görüleceğine dair oldukça gelişmiş bir duyum olmadan işlevsel verilere nadiren yaklaştığını göstermektedir. Büyüme eğrilerinde pubertal büyüme atağı veya sıcaklık profillerinde sinüzoidal varyasyon görmeseydik şaşırırdık.
Aklımızda böyle bir yapı olduğunda, tipik olarak iki şey yapmamız gerekir: beklediğimiz şeyin gerçekten orada olduğundan emin olmak için verileri kontrol edin ve sonra görmek için beklediğimizin ötesine ve etrafına bakmak için akıllıca bir şey yapın.Temel olarak baskın varyasyon ve ortak varyasyon modlarını aramakla ilgilidir, ancak orada geliştirdiğimiz araçlar ilginç ancak daha incelikli özellikleri vurgulamak için de kullanılabilir.
Getpivotdata formülü nasıl kullanılır İşlev nedir İşlev ve amaç aynı şey mi İşlevsel Ne Demek işlevsellik Mimaride işlev nedir ÖZETVERİAL Formülü Paragrafta işlev ne demek