Fonksiyonel Veri Analizine Giriş

İşlevsel verilerin ve işlevsel modellerin temel özellikleri tanıtılır. Kız çocuklarının büyümesine ilişkin veriler, işlevsel gözlem örneklerini göstermektedir ve ABD dayanıksız mal üretim endeksine ilişkin veriler, tek bir uzun, çok katmanlı işlevsel gözlemin bir örneğidir.

Çocukların yürüyüşüne ve el yazısına ilişkin veriler çok değişkenli işlevsel gözlemlerdir. Fonksiyonel veri analizi ayrıca, kendileri fonksiyonel olmayan verileri tanımlayan fonksiyonel parametrelerin tahmin edilmesini içerir ve yağış verileri için bir olasılık yoğunluk fonksiyonunun tahmin edilmesi buna bir örnektir. Fonksiyonel veri analizindeki bir tema, türevlerde bilginin kullanılmasıdır ve örnekler, büyüme ve hava durumu verilerinden alınmıştır. Bu bölüm aynı zamanda önemli kayıt sorununu da tanıtmaktadır: işlevsel özelliklerin hizalanması.

Kodun kullanımı bu bölümde ele alınmamıştır, ancak hemen hemen tüm örnekleri (ve şekilleri) yeniden oluşturmak için R kodu, “fda” paketinin “scripts” alt dizinindeki dosyalarında görünür. R, ancak bu bölümde neden belirli bir komut dizisi kullandığımıza dair kapsamlı bir açıklama yoktur.

İşlevsel Veriler Nelerdir?

Kız Çocuklarının Büyümesine İlişkin Veriler

Göz önünde bulunduracağımız veri türü için bir prototip sağlar. Berkeley Büyüme Çalışmasında 31 yaş grubunda ölçülen 10 kızın boyunu gösterir. Yaşlar eşit aralıklı değildir; çocuk bir yaşındayken dört ölçüm vardır, iki ila sekiz yaş arası yıllık ölçümler, ardından iki yılda bir ölçülen boylar vardır.

Ölçüm işleminde büyük özen gösterilmesine rağmen, yükseklik değerlerinde en az üç milimetrelik ortalama bir belirsizlik vardır. Her kayıt sonlu bir sayı kümesi olsa da, değerleri, prensipte olarak değerlendirilebilecek yumuşak bir yükseklik değişimini yansıtır.

Bu verilerde, bu tür bir arsada görülemeyecek kadar ince özellikler var. Ramsay ve diğerleri tarafından bu verilerden tahmin edilen D2Heighti ivme eğrilerini görüntüler. tartışılan bir teknik kullanarak. Farklılaşma için D gösterimini aşağıdaki gibi kullanırız.

Ergenlik dönemindeki büyüme hamlesi, güçlü pozitif hızlanmanın ardından keskin negatif yavaşlamanın bir nabzı olarak ortaya çıkar. Ancak çoğu kayıt, yaklaşık altı yılda midspurt olarak adlandırılan bir çarpma gösteriyor. Bu nedenle, eğriden eğriye bazı varyasyonların belirli türevler düzeyinde açıklanabileceği sonucuna varıyoruz. Türevlerin ilgi çekici olması, kayıtları ayrık zamanda gözlem vektörlerinden ziyade fonksiyonlar olarak düşünmek için bir başka nedendir.

MATLAB komutları ve anlamları
MATLAB komutları ve anlamları PDF
Matlab Ders Notları PDF
MATLAB pdf Türkçe
Matlab fonksiyon örnekleri
MATLAB uygulama örnekleri pdf
Matlab komutları
MATLAB fonksiyon SORULARI

Yaşlar eşit aralıklı değildir ve bu, olsaydı akla gelebilecek birçok analizi etkiler. Örneğin, 9, 10 ve 10.5 yaşlarındaki boyları ilişkilendirmek biraz ilginç olsa da, bu, yalnızca yarım yıl ile ayrılan iki yaş arasındaki korelasyonun, bir ayrılık için olandan daha yüksek olmasını beklediğimiz gerçeğini hesaba katmaz. bir yıl. Gerçekten de, bu özel örnekte, gözlemlerin alındığı yaşlar her kız için nominal olarak aynı olsa da, bunun böyle olması için gerçek bir ihtiyaç yoktur. Genel olarak, fonksiyonların gözlemlendiği noktalar bir kayıttan diğerine değişebilir.

Bu yükseklik eğrilerinin tekrarı, eğrilerin değişme yollarının araştırılmasına davet eder. Bu potansiyel olarak karmaşıktır. Örneğin, ergenlik dönemindeki hızlı büyüme tüm eğrilerde görülebilir, ancak ergenlik büyümesinin hem zamanlaması hem de yoğunluğu kızdan kıza farklılık gösterir. Bir tür temel bileşen analizi kuşkusuz yardımcı olacaktır, ancak prosedürü, eşit olmayan yaş aralığını ve altta yatan yükseklik işlevlerinin düzgünlüğünü hesaba katacak şekilde uyarlamalıyız.

Pubertal büyüme atağı gibi önemli büyüme olaylarının zamanlamasındaki varyasyonu, büyüme yoğunluğundaki varyasyondan ayırmak önemli olabilir. Eğri kaydını ele aldığımız yerde buna ayrıntılı olarak bakacağız.

ABD İmalatına İlişkin Veriler

Tüm işlevsel veriler bağımsız çoğaltmaları içermez; genellikle tek bir uzun kayıtla çalışmak zorundayız. Önemli bir ekonomik gösterge gösterir: Amerika Birleşik Devletleri için dayanıksız mal üretim endeksi. Bunun gibi veriler, genellikle birden çok düzey olarak çeşitlilik gösterir.

Endeksin tüm yüzyıl boyunca geometrik veya üstel artış gösterme eğilimi vardır ve verilerin logaritmasını çizmek, bu eğilimin doğrusal görünmesini sağlarken diğer varyasyon türlerinin daha iyi bir resmini verir. Daha ince bir ölçekte, bunalım, İkinci Dünya Savaşı, Vietnam Savaşı’nın sona ermesi ve diğer daha yerel olaylar nedeniyle bu eğilimden sapmalar görüyoruz.

Ayrıca, daha da ince bir ölçekte, belirgin bir yıllık varyasyon vardır ve bu mevsimsel eğilimin kendisinin bazı uzun vadeli değişiklikler gösterip göstermediğini merak edebiliriz. Burada bağımsız çoğaltmalar olmamasına rağmen, ilginç eğri özelliklerinin kararlı tahminlerini elde etmek için yararlanabileceğimiz birçok bilgi tekrarı var.

Bir Petrol Rafinerisi için Giriş/Çıkış Verileri

Fonksiyonel veriler, Teksas’taki bir petrol rafinerisinde toplanan Şekil 1.5’teki verilerde olduğu gibi, girdi/çıktı çiftleri olarak da ortaya çıkar. Üst panelde gösterilen damıtma kolonunda veya kraking kulesinde belirli bir seviyedeki bir petrol ürününün miktarı, alt panelde gösterilen bir buharın tepsiye akışındaki değişime o seviyede tepki verir. Bu bağımlılığı nasıl karakterize edebiliriz? Daha genel olarak, bir sistemin kritik girdi fonksiyonlarındaki ve diğer ortak değişkenlerdeki değişikliklere nasıl tepki verdiğini gösterecek hangi araçları tasarlayabiliriz?

Çok Değişkenli İşlevsel Veriler

Çocukların Nasıl Yürüdüğüne İlişkin Veriler

İşlevsel veriler genellikle çok değişkenlidir. San Diego, CA, Çocuk Hastanesindeki Hareket Analizi Laboratuvarı, her çocuğun yürüme döngüsü boyunca 39 çocuğun her birinin kalça ve dizlerinin oluşturduğu açılardan oluşan bu verileri topladı. 

Zaman, [0,1]’de t değerlerine çevirdiğimiz bireysel yürüyüş döngüsü cinsinden ölçülür. Döngü, gözlem altındaki uzvun topuğunun yere çarptığı noktada başlar ve biter. Her iki fonksiyon grubu da periyodiktir ve netlik için aralığın biraz ötesinde noktalı eğriler olarak çizilir.

Dizin iki fazlı bir süreç gösterdiğini, kalça hareketinin ise tek fazlı olduğunu görüyoruz. İki eklemin nasıl etkileştiğini görmek daha zordur: Şekil, hangi kalça eğrisinin hangi diz eğrisiyle eşleştiğini göstermez. Bu örnek, işlevsel veri analizinde grafiksel yaratıcılığa olan ihtiyacı göstermektedir.

Döngü boyunca zaman ilerledikçe diz açısını kalça açısına göre çizerek tek bir çocuk için yürüyüş döngüsünü gösterir. Sürecin periyodik doğası, bunun kapalı bir eğri oluşturduğunu ima eder. Ayrıca referans amacıyla gösterilen, 39 çocuğun ortalaması için aynı ilişkidir.

Bu çizimdeki ilginç bir özellik, diz şoku emmek için bir an için uzantısını tersine çevirdiğinde topuk vuruşunda meydana gelen sivri uçtur. Açısal hız, sayılar arasındaki boşluk açısından açıkça görülebilir ve döngü ilerledikçe önemli ölçüde değişir.

The post  MATLAB ile Fonksiyonel Veri Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).