Kanonik Bileşenler Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri
Denenmesi Gereken Konular
1. 35 Kanada hava istasyonu dört iklim bölgesine ayrılmıştır. Bunlar, fda paketinde bulunan CanadianWeather$region karakter vektöründe verilmiştir. Sıcaklık verileri için varyans-kovaryans fonksiyonel veri nesnesini hesapladıktan ve çizdikten sonra, değişkenliğin bölgeler arasında değişip değişmediğini görmek için bunu yalnızca her bölgedeki istasyonlara uygulanan aynı analizle karşılaştırın. Otalama sıcaklık eğrilerinin bir bölgeden diğerine nasıl değiştiğini inceleyeceğiz.
2. Kovaryans çift değişkenli fonksiyonel veri nesnesi, sıcaklık ve log yağış arasındaki kovaryasyonu tanımlayan neye benziyor?
3. Sıcaklık eğrilerinin her biri için faz-düzlem diyagramını inceleyin.
4. Yağış verileri ve günlük yağış verileri için standart sapma işlevini hesaplayın. Her bir durum için, standart sapma fonksiyonunun değerlerini ortalama fonksiyonun değerlerine karşı çizin. Yağış verileri için genel bir doğrusal eğilim ve günlük yağış verileri için bu eğilimin daha azını görüyor musunuz?
5. Monoton düzleştirmelerinden elde edilen büyüme verileri için artıkları inceleyin. Normal dağılmış gibi mi görünüyorlar yoksa uzun kuyruklar mı sergiliyorlar? Hata varyansları çocuktan çocuğa önemli ölçüde farklılık gösteriyor mu? Belki de yumuşatma algoritmasının başarısızlığından veya ölçüm sürecindeki sorunlardan dolayı herhangi bir aykırı değer var mı? Hata varyansı yaşa nasıl bağlıdır?
6. Korelasyon yapısı için artıkları keşfedin. Veriler eşit olarak dağıtılmadığında bunu nasıl yapacaktı? Bir olasılık, onları uzamsal veriler olarak ele almak ve bu soruları yanıtlamak için bu alanda geliştirilen yöntemleri kullanmaktır.
Varyasyonu Keşfetmek: İşlevsel Temel ve Kanonik Bileşenler Analizi
Şimdi gözlemlerin bir replikasyondan veya örneklenen değerden diğerine nasıl değiştiğine bakıyoruz. Elbette gözlemler arasında da farklılıklar vardır, ancak veri yumuşatmayı düşünürken bu tür bir varyasyona odaklandık.
Temel bileşenler analizi veya PCA, genellikle tanımlayıcı istatistikler ve grafiklerden sonra başvurduğumuz ilk yöntemdir. Verilerde hangi birincil varyasyon modlarının olduğunu ve bunlardan kaçının önemli göründüğünü görmek istiyoruz. Çok değişkenli istatistikte olduğu gibi, iki değişkenli varyans-kovaryans fonksiyonunun v(s,t) özdeğerleri, bu temel bileşenlerin öneminin göstergeleridir ve özdeğerlerin çizilmesi, makul bir özet üretmek için kaç temel bileşenin gerekli olduğunu belirlemek için bir yöntemdir.
Fonksiyonel PCA’da, bir özvektör yerine her bir özdeğer ile ilişkili bir özfonksiyon vardır. Bu özfonksiyonlar, ana varyasyon bileşenlerini tanımlar. Bunlara bir döndürme uygulamak, genellikle, ortak varyasyonun toplam miktarını değiştirmeden, işlevsel verilerdeki baskın varyasyon modlarının daha yorumlanabilir bir resmiyle sonuçlanır.
Kanonik ne demek
Kanonik İncil Ne demek
Apokrif ne demek
Kanonik saat ne demek
Kanonik hukuk ne demek
Kanonik biçim
Kanonik form Nedir
Kanonik metinler
Kısmen PCA üzerinde biraz zaman alıyoruz çünkü bu en yaygın fonksiyonel veri analizi olabilir ve PCA’da karşılaştığımız görevler ve bunlara yaklaşımlarımız da fonksiyonel regresyon analizi gibi daha model odaklı araçlarda bulunacaktır.
Örneğin, veri düzgünleştirme sürecinde olduğu gibi, her bir özfonksiyonun pürüzlülük cezaları kullanılarak düzgün olması için sınırlandırılabileceğini göreceğiz. Verilerdeki her son ilginç varyasyonu yakalamak için kaba işlevler kullanmalı mıyız ve ardından öz işlevleri düzgün olmaya zorlamalı mıyız yoksa PCA yapmadan önce verileri dikkatli bir şekilde düzleştirmeli miyiz?
Eşlik eden bir problem, aynı vaka veya bireyler grubundan alınan örneklere dayalı olarak iki farklı fonksiyonel değişken arasındaki kovaryasyonun analizidir. Örneğin, hava istasyonları üzerinde ne tür varyasyonlar sıcaklık ve günlük yağış paylaşımı yapar? Yürüyüş döngüsü boyunca diz ve kalça açıları nasıl değişir? Kanonik korelasyon analizi (CCA) burada tercih edilen yöntemdir. PCA ve CCA arasında birçok benzerlik göreceğiz.
Fonksiyonel PCA’ya Genel Bakış
Çok değişkenli istatistiklerde, varyasyon genellikle kovaryans matrisi veya korelasyon matrisi ile özetlenir. Çok değişkenli bir gözlemdeki değişkenler, göreceli olarak keyfi orijin ve ölçü birimi seçimleri nedeniyle konum ve ölçekte büyük ölçüde değişebildiğinden ve konum/ölçek varyasyonu ilgi çekici olmama eğiliminde olduğundan, çok değişkenli analizler genellikle korelasyon matrisine dayanır. Ancak bir gözlem işlevsel olduğunda, xi(s) ve xi(t) değerleri aynı orijin ve ölçeğe sahiptir.
Temel bileşenler analizi birçok şekilde tanımlanabilir, ancak PCA’yı Bölüm 6’da tanımladığımız türden, verilerdeki en önemli varyasyon türünü ortaya çıkaran türden bir araştırma ξ olarak tanımlarsak, motivasyonu belki daha açık olur. Yani, “Sonda hangi ağırlık fonksiyonu için ξ puan alır” diye soruyoruz.
Mümkün olan en büyük varyasyona sahip misiniz?” Sorunun anlamlı olması için, ξ’ye bir boyut kısıtlaması getirmeliyiz ve ξ2(t)dt = 1 olmasını istemek matematiksel olarak doğaldır.
Elbette, tanım gereği ortalama eğri, çoğu eğri tarafından paylaşılan bir varyasyon modudur ve bunu nasıl tahmin edeceğimizi zaten biliyoruz. Sonuç olarak, genellikle önce ortalamayı çıkarırız ve sonra xi − x ̄ fonksiyonel artıklarını araştırırız. Daha sonra, çeşitli fonksiyonel regresyon türlerine baktığımızda, ilk olarak çok değişkenli ve/veya fonksiyonel ortak değişkenlerle açıklanabilen bilinen diğer varyasyon kaynaklarını da ortadan kaldırmak isteyebiliriz.
Standart terminolojide, μ ve ξ, tahmini varyans-kovaryans fonksiyonu v’nin sırasıyla en büyük özdeğeri ve özfonksiyonu olarak adlandırılır. Biraz göz korkutucu “özfonksiyon” terimine bir alternatif harmoniktir.
Çok değişkenli PCA’da olduğu gibi, artmayan bir özdeğer dizisi μ1 ≥ μ2 ≥ …μk, adım l’de hesaplanan her yeni özfonksiyonun önceki adımlarda hesaplananlara dik olması istenerek adım adım oluşturulabilir.
Çok değişkenli ayarlarda, tüm özdeğer/özvektör çiftleri takımı, Vξ j = μjξ j matris öz denklemi çözülerek kovaryans matrisi V’nin özanalizi ile hesaplanacaktır. Yaklaşım temelde işlevsel veriler için aynıdır; yani, iki değişkenli kovaryans fonksiyonu v(s,t)’nin ξj özfonksiyonlarını fonksiyonel öz denklemin çözümleri olarak hesaplıyoruz.
Burada ve başka yerlerde görüyoruz ki, çok değişkenli veri analizinden işlevsel veri analizine geçmenin genellikle sadece tamsayı endeksleri yerine toplamayı t gibi sürekli endeksler üzerinden entegrasyonla değiştirmek meselesidir. Hesaplama detayları hiç de aynı olmasa da, neyse ki bu notasyon tarafından gizlenmiş ve FDA paketinde ele alınmıştır.
Apokrif ne demek Kanonik biçim Kanonik form Nedir Kanonik hukuk ne demek Kanonik İncil Ne demek Kanonik metinler Kanonik ne demek Kanonik saat ne demek