Tengo algunos datos que me gustaría suavizar para que los puntos suavizados disminuyan monotónicamente. Mis datos disminuyen bruscamente y luego comienzan a estabilizarse. Aquí hay un ejemplo usando R df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x,...
Estoy buscando un método para calcular el área de superposición entre dos estimaciones de densidad del núcleo en R, como una medida de similitud entre dos muestras. Para aclarar, en el siguiente ejemplo, necesitaría cuantificar el área de la región superpuesta
Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la...
Recientemente implementé un filtro de Kalman en el ejemplo simple de medir la posición de una partícula con una velocidad y aceleración aleatorias. Descubrí que el filtro Kalman funcionaba bien, pero luego me pregunté cuál era la diferencia entre esto y simplemente hacer un promedio móvil. Descubrí...
Necesito estimar la función de densidad basada en un conjunto de observaciones usando el estimador de densidad del núcleo. Basado en el mismo conjunto de observaciones, también necesito estimar la primera y segunda derivadas de la densidad usando las derivadas del estimador de densidad del núcleo....
Estoy tratando de descubrir cómo controlar los parámetros de suavizado en un modelo mgcv: gam. Tengo una variable binomial que intento modelar principalmente como una función de las coordenadas xey en una cuadrícula fija, además de algunas otras variables con influencias menores. En el pasado, he...
Necesito automatizar el pronóstico de series temporales, y no sé de antemano las características de esas series (estacionalidad, tendencia, ruido, etc.). Mi objetivo no es obtener el mejor modelo posible para cada serie, sino evitar modelos bastante malos. En otras palabras, obtener pequeños...
¿Cómo se define la varianza a largo plazo en el ámbito del análisis de series temporales? Entiendo que se utiliza en el caso de que haya una estructura de correlación en los datos. ¿Entonces nuestro proceso estocástico no sería una familia de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variables aleatorias...
Después de pasar por algunas matemáticas ligeramente concisas, creo que tengo una ligera intuición de la estimación de la densidad del núcleo. Pero también soy consciente de que estimar la densidad multivariada para más de tres variables podría no ser una buena idea, en términos de las propiedades...
Tengo una trayectoria de un objeto en un espacio 2D (una superficie). La trayectoria se da como una secuencia de (x,y)coordenadas. Sé que mis medidas son ruidosas y, a veces, tengo valores atípicos evidentes. Entonces, quiero filtrar mis observaciones. Hasta donde entendí el filtro de Kalman, hace...
Acabo de pensar en una forma ordenada (no necesariamente buena) de crear estimaciones de densidad unidimensionales y mi pregunta es: ¿Este método de estimación de densidad tiene un nombre? Si no, ¿es un caso especial de algún otro método en la literatura? Aquí está el método: Tenemos un vector...
Cuando se visualizan datos unidimensionales, es común usar la técnica de Estimación de densidad de kernel para dar cuenta de los anchos de bin elegidos incorrectamente. Cuando mi conjunto de datos unidimensional tiene incertidumbres de medición, ¿hay una forma estándar de incorporar esta...
Estoy usando Bayes para resolver un problema de agrupamiento. Después de hacer algunos cálculos termino con la necesidad de obtener la razón de dos probabilidades: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) para poder obtener . Estas probabilidades se obtienen mediante la integración de dos KDE multivariados 2D...
Recientemente he estado actualizando mis conocimientos de pronóstico mientras trabajaba en algunos pronósticos mensuales en el trabajo y leía el libro de Rob Hyndman, pero el único lugar en el que estoy luchando es cuándo usar un modelo de suavizado exponencial frente a un modelo ARIMA. ¿Existe una...
Vengo de esta pregunta en caso de que alguien quiera seguir el rastro. Básicamente tengo un conjunto de datos ΩΩ\Omega compuesto de NNN objetos donde cada objeto tiene un número dado de valores medidos adjuntos (dos en este
Tengo que calcular la estimación de densidad de kernel 2d (kde) a partir de una lista de coordenadas de latitud y longitud. Pero un grado en latitud no es la misma distancia que un grado en longitud, esto significa que los núcleos individuales serían ovales, especialmente cuanto más lejos esté el...
En el artículo de Wikipedia sobre el suavizado de Laplace (o suavizado aditivo), se dice que desde un punto de vista bayesiano, esto corresponde al valor esperado de la distribución posterior, utilizando una distribución de Dirichlet simétrica con el parámetro como previo.αα\alpha Estoy...
Tengo una situación en la que puedo estimar (los primeros) momentos de un conjunto de datos, y me gustaría usarlo para producir una estimación de la función de densidad.kkk Ya me encontré con la distribución de Pearson , pero me di cuenta de que solo se basa en los primeros 4 momentos (con algunas...
Mi pregunta es sobre la diferencia conceptual entre Holt-Winters y ARIMA. Por lo que yo entiendo, Holt-Winters es un caso especial de ARIMA. Pero, ¿cuándo se prefiere un algoritmo sobre el otro? ¿Quizás Holt-Winters es incremental y, por lo tanto, sirve como un algoritmo en línea (más...
Si Uniform y Bin , entonces la media posterior de viene dada por .p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} ¿Hay un nombre común para este estimador? Descubrí que resuelve los problemas de muchas personas y me gustaría poder señalar a las personas a una...