คำถามติดแท็ก spatio-temporal

ฉันกำลังทำงานกับการจำลองทางกายภาพแบบ 2D และฉันกำลังรวบรวมข้อมูลในเวลาหลายจุด จุดที่ไม่ต่อเนื่องเหล่านี้มีลักษณะเป็นเส้นแนวตั้งโดยมีหลายเส้นในทิศทางตามแนวแกน ทำให้ชุดข้อมูลมีประสิทธิภาพ 4D ตัวอย่างเช่นสมมติว่าฉันมีคะแนนสะสมที่ (X, Y) พิกัดของ: (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), (1,1), (2,1) (0,2), (1,2), (2,2) และในแต่ละจุดฉันกำลังรวบรวมโดยที่คือความดัน,คืออุณหภูมิ,เป็นองค์ประกอบ X และ Y ของความเร็ว ในการวนซ้ำของการจำลองแต่ละครั้งตัวแปรเหล่านี้จะถูกเก็บไว้สำหรับจุดรวบรวมทั้งหมด 9 จุด ดังนั้นข้อมูลของฉันทั้งหมดจะต่อเนื่องในเวลาที่แต่ละจุดแยกในอวกาศP T U , V{ P, T, U, โวลต์}{P,T,U,V}\{P,T,U,V\}PPPTTTยู, โวลต์U,VU,V ตัวอย่างเช่นข้อมูลสำหรับจุดเดียวจะมีลักษณะดังนี้: ฉันสนใจที่จะแสดง, พูด, กดดันทุกจุดตลอดเวลาเพื่อแสดงคลื่นแนวตั้งและแนวแกน ถ้าฉันทำสิ่งนี้ตามบรรทัดเดียว (ทั้งแนวตั้งหรือแนวแกน) ฉันสามารถใช้พล็อตน้ำตกกับแกน (Y, เวลา, ความกดดัน) แต่ถ้าฉันมีเส้นแนวตั้ง 3 เส้นและแนวแกน …

19 time-series  data-visualization  spatio-temporal 

บริบท คำถามนี้ใช้ R แต่เกี่ยวกับปัญหาทางสถิติทั่วไป ฉันกำลังวิเคราะห์ผลกระทบของปัจจัยการเสียชีวิต (อัตราการตาย% เนื่องจากโรคและปรสิต) ต่ออัตราการเติบโตของประชากรมอดเมื่อเวลาผ่านไปโดยมีการสุ่มตัวอย่างประชากร 12 ตัวต่อปีเป็นเวลา 8 ปี ข้อมูลอัตราการเติบโตของประชากรแสดงแนวโน้มวัฏจักรที่ชัดเจน แต่ผิดปกติเมื่อเวลาผ่านไป ส่วนที่เหลือจากแบบจำลองเชิงเส้นแบบง่ายทั่วไป (อัตราการเจริญเติบโต ~% โรค +% ปรสิต + ปี) แสดงแนวโน้มวัฏจักรที่ชัดเจน แต่ผิดปกติตลอดเวลา ดังนั้นแบบจำลองกำลังสองน้อยที่สุดทั่วไปของรูปแบบเดียวกันจึงถูกนำไปใช้กับข้อมูลที่มีโครงสร้างความสัมพันธ์ที่เหมาะสมเพื่อจัดการกับความสัมพันธ์ระหว่างกาลชั่วคราวเช่นสมมาตรผสมคำสั่งกระบวนการอัตโนมัติ 1 และโครงสร้างความสัมพันธ์เฉลี่ยเคลื่อนที่อัตโนมัติ แบบจำลองทั้งหมดมีเอฟเฟกต์คงที่เหมือนกันถูกนำมาเปรียบเทียบโดยใช้ AIC และติดตั้งโดย REML (เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบโครงสร้างความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันโดย AIC) ฉันใช้ R package nlme และฟังก์ชัน gls คำถามที่ 1 ส่วนที่เหลือของแบบจำลอง GLS ยังคงแสดงรูปแบบวัฏจักรที่เหมือนกันเกือบทุกรูปแบบเมื่อเทียบกับเวลา รูปแบบดังกล่าวจะยังคงอยู่หรือไม่แม้จะอยู่ในรูปแบบที่มีความแม่นยำในโครงสร้างของความสัมพันธ์ ฉันได้จำลองข้อมูลที่เรียบง่าย แต่คล้ายกันใน R ด้านล่างคำถามที่สองของฉันซึ่งแสดงปัญหาตามความเข้าใจปัจจุบันของฉันเกี่ยวกับวิธีการที่จำเป็นในการประเมินรูปแบบที่สัมพันธ์กันแบบชั่วคราวในรูปแบบที่เหลือซึ่งตอนนี้ฉันรู้ว่าผิด คำถามที่ …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

ข้อมูล:ฉันทำงานเมื่อเร็ว ๆ นี้ในการวิเคราะห์คุณสมบัติสุ่มของเขตข้อมูลเชิงพื้นที่ของข้อผิดพลาดการคาดการณ์การผลิตพลังงานลม อย่างเป็นทางการอาจกล่าวได้ว่าเป็นกระบวนการ จัดทำดัชนีสองครั้งในเวลา (ด้วยและ ) และหนึ่งครั้งในอวกาศ ( ) โดยที่เป็นจำนวนของการมองไปข้างหน้าครั้ง (เท่ากับบางสิ่งรอบตัว , สุ่มตัวอย่างอย่างสม่ำเสมอ),คือจำนวน "เวลาคาดการณ์" (เช่นเวลาที่มีการออกการคาดการณ์ประมาณ 30,000 ในกรณีของฉันสุ่มตัวอย่างเป็นประจำ) และ thpH24Tn( ϵพีt + h | เสื้อ)t = 1 … , T;h = 1 , … , H,p = p1, … , pn(ϵt+h|tp)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn \left (\epsilon^p_{t+h|t} \right )_{t=1\dots,T;\; h=1,\dots,H,\;p=p_1,\dots,p_n}เสื้อttชั่วโมงhhพีppHHH242424TTTnnnเป็นจำนวนตำแหน่งเชิงพื้นที่ (ไม่ gridded ประมาณ 300 …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

ฉันมีชุดข้อมูล 20 ปีของการนับจำนวนปีของสายพันธุ์ที่อุดมสมบูรณ์สำหรับชุดรูปหลายเหลี่ยม (~ 200 รูปหลายเหลี่ยมที่ต่อเนื่องและมีรูปร่างไม่สม่ำเสมอ) ฉันใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่ออนุมานแนวโน้ม (การเปลี่ยนแปลงจำนวนต่อปี) สำหรับรูปหลายเหลี่ยมแต่ละรูปรวมถึงการรวมข้อมูลรูปหลายเหลี่ยมตามขอบเขตการจัดการ ฉันแน่ใจว่ามีข้อมูลเชิงพื้นที่สัมพันธ์อัตโนมัติซึ่งแน่นอนว่าจะส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์การถดถอยสำหรับข้อมูลรวม คำถามของฉันคือ - ฉันจะรันการทดสอบ SAC สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาได้อย่างไร ฉันต้องดู SAC ​​ของส่วนที่เหลือจากการถดถอยของฉันในแต่ละปี (โมแรนระดับโลกของฉัน) หรือไม่? หรือฉันสามารถทำการทดสอบหนึ่งครั้งกับทุกปีได้หรือไม่? เมื่อฉันทดสอบว่าใช่มี SAC มีวิธีง่าย ๆ ในการจัดการเรื่องนี้หรือไม่? พื้นหลังสถิติของฉันมีน้อยและทุกอย่างที่ฉันได้อ่านในการสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่มีความซับซ้อนมาก ฉันรู้ว่า R มีฟังก์ชั่น autocovariate ทางไกล - นี่ใช้ง่ายไหม? ฉันค่อนข้างสับสนในการประเมิน / addess SAC สำหรับปัญหานี้และจะขอบคุณคำแนะนำลิงก์หรือการอ้างอิงใด ๆ ขอบคุณล่วงหน้า!

11 r  time-series  correlation  spatial  spatio-temporal 

ฉันกำลังทำงานกับชุดข้อมูล หลังจากใช้เทคนิคการระบุตัวแบบบางอย่างฉันก็ออกมาพร้อมกับแบบจำลอง ARIMA (0,2,1) ผมใช้detectIOฟังก์ชั่นในแพคเกจTSAในการวิจัยที่จะตรวจพบนวัตกรรมขอบเขต (IO) ที่สังเกต 48th ของชุดข้อมูลเดิมของฉัน ฉันจะรวมค่าผิดปกตินี้ไว้ในแบบจำลองของฉันเพื่อที่ฉันจะสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการพยากรณ์ได้อย่างไร ฉันไม่ต้องการใช้แบบจำลอง ARIMAX เนื่องจากฉันอาจไม่สามารถคาดการณ์ได้จากสิ่งนั้นใน R มีวิธีอื่นที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่ นี่คือค่านิยมของฉันตามลำดับ: VALUE <- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models