Fonksiyonel Veri Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Fonksiyonel Veri Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

6 Nisan 2022 İstatistiksel veri analizi Nedir Veri analizi Nasıl Yapılır? Veri analizi Nedir nasıl Yapılır? 0
Gerilme Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

Fonksiyonel Veri Analizinde İlk Adımlar

Veri Temsili: Düzgünleştirme ve İnterpolasyon

Çoğaltma i için işlevsel bir verinin sonlu bir ölçülen değerler kümesi, yi1,…,yin olarak geldiğini varsayarsak, ilk görev bu değerleri istenen herhangi bir argüman için hesaplanabilen xi(t) değerleriyle bir xi fonksiyonuna dönüştürmektir. değer Bu gözlemlerin hatasız olduğu varsayılırsa, işlem enterpolasyondur, ancak kaldırılması gereken bazı gözlemsel hatalara sahiplerse, (sonlu) verilerden (teorik olarak sonsuz sayıda noktada değerlendirilebilen) fonksiyonlara dönüşüm de yapılabilir. 

Bu prosedürlerin bir incelemesini sunar. Orada tartışılan pürüzlülük ceza yumuşatma yöntemi, kitap boyunca birçok bağlamda çok daha geniş bir şekilde kullanılacaktır ve yalnızca bir dizi gözlenen değerden bir fonksiyonu tahmin etmek amacıyla da değildir.

Kıtanın en yağışlı yerlerinden biri olan Prince Rupert için günlük yağış verileri gösteriliyor. Yağıştaki yumuşak değişimi yakalıyor gibi görünen şekildeki eğri, diferansiyel operatör tarafından ölçülen harmonik ivmedeki karesel sapmaların cezalandırılmasıyla da tahmin edildi.

Yürüyüş verileri, en basit enterpolasyon şemaları ile fonksiyonlara dönüştürülmüştür: her bir bitişik gözlem çiftini bir düz çizgi parçası ile birleştirmek. Türev bilgilere ihtiyaç duysaydık bu yaklaşım yetersiz olurdu. Bununla birlikte, her kayda bir Fourier serisi uydurularak verilerin periyodikliğine saygı duyulurken belirli bir miktarda yumuşatma gerçekleştirilebilir: Bir sabit artı üç çift sinüs ve kosinüs terimi bu veriler için makul bir iş yapar.

Büyüme verileri, yumuşatma eğrileri kullanılarak sığdırıldı. Sıcaklık verileri, sonlu bir Fourier serisini yumuşatmaya uyuyordu. Bu daha karmaşık teknik, yüksek kaliteli türev bilgileri de sağlayabilir.

Tahmin ettiğimiz fonksiyonlar üzerinde genellikle kavramsal kısıtlamalar vardır. Örneğin, bunun gibi düzgün bir yağış mantıksal olarak asla negatif olmamalıdır. Prince Rupert kadar nemli bir istasyon için bunun olma tehlikesi yoktur, ancak elimizdeki en kuru yer olan Resolute’deki verilerin düzgün bir şekilde olması bu kısıtlamayı kolayca da ihlal edebilir.

Büyüme eğrisi uyumu kesin olarak artıyor olmalı ve bu kısıtlamanın dayatılmasının, gördüğümüz hızlanma eğrilerinin daha iyi bir tahminiyle sonuçlandığını göreceğiz. Çeşitli kısıtlı işlevlerin verilere nasıl sığdırılacağını gösterir.

İşlevsel Verilerin Grafiklendirilmesi

İşlevsel bir veri analizinin sonuçlarını görüntülemek zor olabilir. Yürüyüş verileriyle, farklı veri gösterimlerinin ilgi çekici farklı özellikleri ortaya çıkarabildiğini ve x(t)’nin t’ye karşı standart grafiğinin mutlaka en bilgilendirici olmadığını gördük. Belirli bir veri veya prosedür kümesi için en iyi plan türü hakkında kuralcı olmak imkansızdır, ancak sonuçların planlanmasının çeşitli yollarının örneklerini vereceğiz. Bunlar, katı kurallar koymaktan ziyade okuyucunun hayal gücünü harekete geçirmeyi de amaçlar.


Veri analizi örnekleri
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
veri analizi nedir
Veri analizi Nasıl Yapılır
Veri YORUMLAMA nedir
İstatistiksel veri analizi Nedir
Veri Analizi PDF
Nitel veri analizi


Türev Çiftlerinin Çizimi: Faz Düzlem Grafikleri

Fonksiyonların türevlerine erişimin ortaya çıkardığı olasılıkları keşfetmek için birkaç grafiğe bakalım. Hızlarına veya birinci türevlerine karşı ivmelerin veya ikinci türevlerin çizimlerinden oluşan dişi yükseklik eğrilerinin faz düzlemi çizimlerini içerir. Her eğri, güçlü pozitif hız ve negatif ivme ile bebeklik döneminde sağ altta başlar.

Her kız için pubertal büyüme atağının ortası, erken çocukluktan sonra hızının en üst düzeye çıktığı noktaya karşılık gelir. Daireler, her kızın ortalama orta ergenlik yaşı olan 11.7 yaşındaki konumunu işaretler. Her kız için pubertal büyüme döngüsüne sağdan ve alttan girilir.

Hızlanma, hamlenin ortasında sağda tekrar sıfıra düşene kadar hız arttıkça bir süre için pozitiftir. Büyük negatif salınım, yetişkinliğin başlangıcında hem hız hem de ivmenin ortadan kalktığı orijin yakınında sona erer.

Bu arsadaki birçok ilginç özellik daha fazla dikkate alınmasını gerektiriyor. Değişkenlik erken çocukluk döneminde sağ altta en fazladır, ancak 10 kızdan ikisinin o bölgede oldukça belirgin eğrilere sahip olması ilginçtir. Pubertal büyüme atağı neden bir döngü olarak ortaya çıkıyor? Döngünün boyutu hangi bilgileri iletir? Neden daha büyük döngüler sağda ve daha küçükler solda olma eğilimindedir?

Döngünün şekillerinden ve 11.7 yaş işaretinin konumundan, erken ergenlik atakları olan kızların (işaret iyi sola doğru) çok büyük ilmeklere sahip olma eğiliminde olduğunu ve geç çıkış yapan kızların küçük ilmeklere sahip olduğunu görüyoruz. Çocuklar arası değişkenlik, büyüme enerjisi gibi bir şeye tekabül ediyor mu? Açıkça, insan büyümesinde ve belki de diğer birçok süreçte hız ve ivmenin nasıl birbirine bağlı olduğuna dair çok fazla bilgi de olmalıdır.

İşlevsel Verilerde Değişkenliği Keşfetmek

Şimdiye kadar ele alınan örnekler, bir dizi işlevsel verinin değişkenliğinin ilginç olabileceği yollara bir bakış sunuyor, ancak değişkenliği araştırmak için daha ayrıntılı ve karmaşık yollara ihtiyaç da var. Bunlar, bu çalışmanın ana temasıdır.

Fonksiyonel Tanımlayıcı İstatistikler

Herhangi bir veri analizi temel bilgilerle başlar: ortalamaları ve standart sapmaları tahmin etmek. Bu temel istatistiklerin fonksiyonel versiyonları verilmiştir. Ancak tek değişkenli ve klasik çok değişkenli veriler için temel olan, işlevsel veriler için her zaman bu kadar basit değildir. İşlevsel veri özeti sorununa döner ve bu istatistikler kullanılmadan önce genlik varyasyonunu faz varyasyonundan ayırmak için eğri kaydı veya özellik hizalamasının uygulanması gerekebileceğini de gösterir.

Çoğu veri seti, her gözlemden ortalama fonksiyonu çıkardıktan sonra bile, az sayıda baskın veya önemli varyasyon modu gösterir. Bunları tanımlamaya ve keşfetmeye yönelik bir yaklaşım, temel bileşenler analizinin klasik çok değişkenli prosedürünü işlevsel verilere de uyarlamaktır.

Düzgünleştirme teknikleri, işlevsel temel bileşenler analizinin kendisine dahil edilmiştir, böylece, düzleştirme yöntemlerinin, işlevsel veri analizinde, yalnızca sınırlı sayıda gözlemi işlevsel biçime dönüştürmenin ilk adımından çok daha geniş bir role sahip olduğunu da gösterir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir