Fonksiyonel Kovaryasyonu Keşfetmek – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri
Kanonik Korelasyon Analizi ile Fonksiyonel Kovaryasyonu Keşfetmek
Genellikle iki (xi,yi),i = 1,…,N eğrisinin varyasyonu paylaştığı yolları incelemek isteriz. Örneğin, 35 Kanada hava istasyonunda sıcaklık ve günlük yağış arasında ne kadar değişiklik paylaşılıyor?
Bu soru, bir sonraki bölümde ele alacağımız, birinin diğerinden ne kadar iyi tahminde bulunabileceği konusuyla ilgilidir. Burada her iki değişkene de ayrıcalık tanımayan simetrik bir bakış açısı ele alıyoruz. Burada kanonik korelasyon analizinin matematiksel yönlerinin sadece kısa bir özetini sunuyoruz ve daha ayrıntılı bir açıklama için okuyucuyu Ramsay ve Silverman’a (2005) yönlendiriyoruz.
Notasyonu düzenli tutmak için, iki değişken kümesinin ortalandığını, yani uygun görüldüğü takdirde, xi ve yi’nin sırasıyla xi − x ̄ ve yi − y ̄ artıklarıyla değiştirildiğini varsayacağız. Yani, x ̄ = y ̄ = 0 olduğunu varsayıyoruz. Daha önce olduğu gibi, xi’ler ve yi’ler için varyasyon modlarını, integralleri tanımlayan prob ağırlık fonksiyonları ξ ve η açısından tanımlarız.
PCA’da olduğu gibi, prob ağırlıkları ξ ve η daha sonra R2(ξ,η) kriterini optimize eden ağırlık çifti bulunarak belirlenir. Ancak, yine PCA’da olduğu gibi, art arda kanonik prob değerlerini ortogonal olarak sınırlayarak R21,R2,…,R2k kare kanonik korelasyonların artmayan bir dizisini hesaplayabiliriz. Dizinin uzunluğu k, N numune boyutunun en küçüğüdür, fonksiyonel değişken için temel fonksiyonların sayısı veya ξ ve η için kullanılan temel fonksiyonların sayısıdır.
Şimdi aynı anda iki proba göre optimize ediyor olmamız, kanonik korelasyon analizini aşırı derecede açgözlü bir prosedür haline getiriyor, burada veri madenciliğinden ödünç alınan bu terim, CCA’nın bu oranı en üst düzeye çıkarmak için her iki fonksiyon setindeki en küçük varyasyondan yararlanabileceğini ima ediyor. süreç üzerinde bir miktar kontrol uygulamadıkça, sonuçta ilgi çekici bir şey görmek zor olabilir.
Bu açgözlülüğü sınırlamak için iki ağırlık fonksiyonu ξ ve η üzerinde güçlü düzgünlüğü zorlamak pratikte esastır. Bu, her biri için düşük boyutlu bir temel seçerek veya işlevsel PCA için mümkün olduğu kadar aynı şekilde açık bir pürüzlülük cezası kullanarak yapılabilir.
Kovaryans Nedir
Kovaryans ve korelasyon farkı
Kovaryans yorumlama
Kovaryans hesaplama
Kovaryans ve Korelasyon Nedir
Kovaryans örnekleri
Kovaryans ve korelasyon hesaplama
BEKLENEN değer ve varyans
Bunun, ikinci türevlerinin boyutuyla ölçülen kanonik ağırlık fonksiyonlarının pürüzlülüğüne çok ağır cezalar koyarak açgözlülük tuzağından kaçınmaya dikkat ederek, günlük sıcaklık ve log yağış arasındaki kovaryasyonun araştırılmasında nasıl oynadığını görelim. İşte, işi yapmak için cca.fd işlevi gören R’deki komutlar.
cca.fd’nin üçüncü argümanı, incelemek istediğimiz kanonik ağırlık/değişken çiftlerinin sayısını belirtir, bu durumda bu tam dizidir. Son iki argüman, sırasıyla ξ ve η’nın genişlemesinin temellerini ve bunların pürüzlülük cezalarını belirtir.
Kurallı ağırlıklı fonksiyonel veri nesneleri ve karşılık gelen üç kareli kurallı korelasyon, cca.fd işlevi tarafından üretilen liste nesnesi ccalist’ten aşağıdaki gibi çıkarılır.
Kare korelasyonlar 0.92, 0.62 ve 0.35’tir; öyle ki, yüksek düzeyde korelasyon gösteren baskın bir varyasyon kipleri çifti ve ardından mütevazı ama belki de ilginç korelasyonlara sahip iki ardışık çift var.
İlk olarak, ilk kanonik korelasyonla ilişkili varyasyon türünü düşünün. Şekil 7.8, karşılık gelen iki standart ağırlık fonksiyonunu gösterir. Sıcaklık kanonik ağırlık fonksiyonu ξ1, 365/2 periyodu olan ve Temmuz, Ekim, Ocak ve Nisan aylarında sıfırları olan bir sinüzoide benzer. Ancak log yağış karşılığı η1, 365 periyodu ve Temmuz ve Ocak aylarında sıfırları olan bir sinüzoide yakındır.
Her bir ağırlık fonksiyonunu karşılık gelen değişken değerlerin karşıtlığı olarak ele aldığımızda, sıcaklık eğrisi öncelikle ilkbahar ve sonbahar sıcaklıklarını kış sıcaklıklarıyla karşılaştırıyor gibi görünmektedir; karşılık gelen log yağış kontrastı ilkbahar ve sonbahardaki yağışlar arasındadır. Bir istasyon, ilkbahar ve sonbahardaki sıcaklıklarına göre kışın serinse ve aynı zamanda ilkbaharda sonbaharda olduğundan daha fazla yağışa sahipse, her iki kanonik değişkende de yüksek puan alacaktır.
Seçilen hava istasyonları için sıcaklık karşılıklarına karşı ilk günlük yağış kanonik değişken puanları için puanları çizer. Doğu istasyonlarını aynı enlemlerdeki batı istasyonlarına tercih etsek de, enlem açısından mükemmele yakın bir sıralama görüyoruz, böylece Vancouver ve Victoria sol altta yer alıyor. Kesinlikle Resolute’un sıcaklıkları kışın soğuktur ve hangi yağışı alırsa diğer mevsimlere göre daha çok ilkbaharda gelir, böylece arsanın sağ üst köşesindeki yerini alır.
Öte yandan, deniz hava istasyonları, Prince Rupert ve St. John’s, aslında kışın nispeten sıcaktır ve sonbaharda kışa göre daha fazla yağış alır ve bu nedenle arsanın sol alt tarafına demirlenir. Bununla birlikte, lineer düzenin Kamloops’u fark edilir bir miktarda kaçırdığını unutmayın. Bu iç Britanya Kolombiyası şehrinin, yılın herhangi bir zamanında nispeten az yağmur veya karın yağdığı bir vadinin derinliklerindeki konumu, birçok analiz türünde anormal olmasına neden olur.
1. Medfly Verileri: Medfly verileri, fonksiyonel veri analizi için popüler bir veri seti olmuştur ve fda paketine dahil edilmiştir. Medfly verileri, her bir bireyin toplam ömrü ile birlikte her 31 günde 50 meyve sineğinin yumurtladığı yumurta sayısının kayıtlarından oluşur.
a. Genelleştirilmiş çapraz doğrulama (GCV) ile yumuşatma parametresini seçerek yumurta sayısı için verileri düzeltin. Pürüzsüzleri çizin.
b. Bu pürüzsüzleştirmeleri kullanarak bir temel bileşen analizi yapın. Bileşenler yorumlanabilir mi? Varyasyonun %90’ını kurtarmak için kaç tane tutmanız gerekiyor? PCA’yı yumuşatmanın yardımcı olacağına inanıyorsanız, bunu yapın.
c. Analizinizden elde ettiğiniz temel bileşen puanları üzerinde doğrusal bir yaşam süresi regresyonu deneyin. Bu model için R2 nedir? lm, modelin anlamlı olduğunu düşünüyor mu? Güven aralıklarıyla birlikte bu model için katsayı fonksiyonunu yeniden oluşturun ve çizin. İşlevsel doğrusal regresyon yoluyla elde edilen modelle nasıl karşılaştırılır?
2. Büyüme verilerine uygulanan monoton düzleştirme işlevi smooth.monotone tarafından döndürülen Wfd fonksiyonel veri nesnesine temel bileşenler analizini uygulayın. Bu fonksiyonlar, büyüme eğrilerinin birinci türevlerinin loglarıdır. Ergenlik dönemindeki büyüme atağının yaşındaki varyasyonun bu bileşenler üzerindeki etkisi nedir?
BEKLENEN değer ve varyans Kovaryans hesaplama Kovaryans Nedir Kovaryans örnekleri Kovaryans ve korelasyon farkı Kovaryans ve korelasyon hesaplama Kovaryans ve Korelasyon Nedir Kovaryans yorumlama