精华内容
下载资源
问答
  • R语言回归分析中的异常值点的介绍

    万次阅读 2016-02-23 14:30:25
    (1)离群 ...2、一个粗糙的判断准则:标准化残差大于2或者小于2的可能是离群 3、library(car)  outlierTest(fit) 显示离群  rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929

    (1)离群点

    如何识别离群点?

    1、Q-Q图,落在置信区间带外的点即可被认为是离群点。

    2、一个粗糙的判断准则:标准化残差值大于2或者小于2的点可能是离群

    3、library(car)
       outlierTest(fit)  显示离群点

           rstudent unadjusted p-value Bonferonni p
    Nevada 3.542929         0.00095088     0.047544

    (2)高杠杆值点

    它们是由许多异常的预测变量值组合起来的,与响应变量值没有关系

    高杠杆值的观测点可通过帽子统计量(hat statistic)判断

    hat.plot <- function(fit){
        p <- length(coefficients(fit))
        n <- length(fitted(fit))
        plot(hatvalues(fit), main = "Index Plot of Hat Values")
        abline(h = c(2, 3) * p/n, col = "red", lty = 2)
        identify(1:n, hatvalues(fit), names(hatvalues(fit)))
    }


    hat.plot(fit)


    (3)强影响点

    强影响点,即对模型参数估计值影响有些比例失衡的点。例如,若移除模型的一个观测点时模型会发生巨大的改变,那么你就需要检测一下数据中是否存在强影响点了

    cutoff <- 4/(nrow(states) - length(fit$coefficients) - 2)
    plot(fit, which = 4, cook.levels = cutoff)
    abline(h = cutoff, lty = 2, col = "red")


    4、如何对线性模型进行改进?

    1、删除观测点;

    删除离群点通常可以提高数据集对于正态假设的拟合度,而强影响点会干扰结果,通常也会被删除。删除最大的离群点或者强影响点后,模型需要重新拟合
    2、变量变换:


    Box-Cox正态变换

    library(car)
    summary(powerTransform(states$Murder))


    library(car)
    boxTidwell(Murder ~ Population + Illiteracy, data = states)
    3、添加或删除变量;
    4、
    使用其他回归方法。



    展开全文
  • #窗口大小,可以看出来是5,左边2个右边2个 def _nms_5(data): length=len(data) ans=[] for i in range(2,length-2): if data[i]&gt;data[i-1] and data[i]&gt;data[i-2] and data[i]&...
    #窗口大小,可以看出来是5,左边2个右边2个
    def _nms_5(data):
        length=len(data)
        ans=[]
        for i in range(2,length-2):
            if data[i]>data[i-1] and data[i]>data[i-2] and data[i]>data[i+1] and data[i]>data[i+2]:
                ans.append(i)
        return ans
            

    展开全文
  • 极小值点 clear all clc %Newton迭代法求解极小值点 %090311 %===================================== %定义函数 disp '函数 f(x) 为:' syms x1 x2 f=(x1-2)^4+(x1-2)^2*x2^2+(x2+1)^2 disp '初始点的值:'...

    如题,是最优化中的 牛顿迭代法 求解函数极小值点


    clear all
    clc
    %Newton迭代法求解极小值点
    %090311
    %=====================================
    %定义函数
    disp '函数 f(x) 为:'
    syms x1 x2
    f=(x1-2)^4+(x1-2)^2*x2^2+(x2+1)^2
    disp '初始点的值:'
    x0=[1;1]
    %=====================================
    %求函数的梯度和海色阵
    disp '函数f的梯度:'
    g=jacobian(f,[x1;x2])
    disp '函数f的Hesse矩阵:'
    G=jacobian([g(1);g(2)],[x1,x2])
    %=====================================
    %定义迭代的最大次数
    n=10;
    %=====================================
    %一些初始值的计算
    g0=subs(g,{x1,x2},{x0(1),x0(2)})';
    G0=subs(G,{x1,x2},{x0(1),x0(2)});
    f0=subs(f,{x1,x2},{x0(1),x0(2)});
    %=====================================
    %迭代点集合 x和函数值F的初始化
    x=zeros(2,n);
    F=zeros(1,n);
    %运用Newton方程解出下一近似值
    x(:,1)=x0-inv(G0)*g0; %注:用点乘有误
    A=x(:,1);
    F(1)=subs(f,{x1,x2},{A(1),A(2)});
    %=====================================
    %定义误差初始值为10
    deta=10;
    i=1;
    %循环用求出的近似解迭代Newton方程
    %求出下一个近似解,并在规定的误差范围内
    while deta>=1e-10&i<10
        A=x(:,i);
        gi=subs(g,{x1,x2},{A(1),A(2)})';
        Gi=subs(G,{x1,x2},{A(1),A(2)});
        i=i+1; 
        x(:,i)=x(:,i-1)-inv(Gi)*gi;
        A=x(:,i);
        F(i)=subs(f,{x1,x2},{A(1),A(2)});
        deta=F(i)-F(i-1);
    end
    k=(1:n+1)';
    F=[f0 F]';
    x=[x0,x]';
    disp '====================================================='
    disp '迭代的各步结果如下:'
    disp '      k             x(k)         F{x(k)}'
    [k          x             F]
    %=====================================
    

    
    展开全文
  • 判断极值是极大还是极小

    万次阅读 2018-10-18 14:40:49
    ①求函数的二阶导数,将极值点代入,...0, 为极小值点,反之为极大值点 二级导数值=0,有可能不是极值点; ②判断极值点左右邻域的导数值的正负:左+右- 为极大值点,左-右+ 为极小值点,左右正负不变,不是极值点。...

    ①求函数的二阶导数,将极值点代入,二级导数值>0, 为极小值点,反之为极大值点
    二级导数值=0,有可能不是极值点;
    ②判断极值点左右邻域的导数值的正负:左+右- 为极大值点,左-右+ 为极小值点,左右正负不变,不是极值点。

    展开全文
  • R语言︱异常检验、离群分析、异常处理

    万次阅读 多人点赞 2016-04-21 20:25:28
    异常处理一般分为以下几个步骤:异常检测、异常筛选、异常处理。 其中异常检测的方法主要有:箱型图、简单统计量(比如观察极值) 异常处理方法主要有:删除法、插补法、替换法。 提到异常不得不说...
  • 获得图片上任意像素RGB和HSV

    热门讨论 2011-09-10 20:59:19
    这是一个用鼠标获得图像像素RGB和HSV的程序,基于OpenCV的
  • matlab数据异常识别及缺失处理

    万次阅读 多人点赞 2019-08-23 10:14:31
    数据异常识别及缺失处理part 1:缺失数据处理观察对比以下几种缺失插补方法的效果part 2:异常发现观察对比以下几种异常查找并插补的效果基于滑窗的方法 % 此文件讲解如何对缺失数据进行插补以及如何识别...
  • 以下用OpenCV实现获取图像中某的颜色,并设置某区域的颜色,OpenCV获取图像某的颜色,并设置某的颜色
  • 获得图像上任意一点的颜色

    千次下载 热门讨论 2015-06-11 19:45:02
    获得图像上任意一点的颜色
  • 使用OpenCV获取图像中某一点的像素和修改某一点的像素   int my_getpixel() {  IplImage *img=cvLoadImage("D:\\Case\\Train1.bmp",1);  CvScalar s;  for(int i=0;...
  • 离群(孤立、异常)检测方法

    万次阅读 多人点赞 2017-06-01 09:49:45
    本文介绍了离群(孤立)检测的常见方法,以及应用各种算法时需要注意的问题。离群是什么?异常对象被称作离群。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。孤立是一个明显偏离与其他数据的对象,它就像是由一个...
  • 测试边界(上、内、离

    千次阅读 2016-09-09 10:05:20
    :就是指得边界上得,开区间的话,上就是在域外,闭区间得话,上就是在域内。 离:指得就是离上最近得,如果是开区间,那么离就在域内,如果是闭区间,那么离就在域外。 内:域内得任意点都是...
  • FAST角检测算法(二)- 非极大抑制筛选fast特征author@jason_ql(lql0716) http://blog.csdn.net/lql0716 fast角检测算法参考文章《fast角检测算法》(涵盖fast角检测原理及C++、python代码,以及效果...
  • :是指边界上的,无论此时的域是开区间还是闭区间,开区间的话,上就是在域外,闭区间的话,上就是在域内。 离:是指离上最近的,这里就跟是闭区间还是开区间就有关系了,如果是开区间,那么离就...
  • ArcGIS教程:提取至 (空间分析)

    万次阅读 2015-10-14 11:44:23
     基于一组要素提取栅格像元,并将这些记录到输出要素类的属性表。  用法  · 输入要素类中的所有字段均将包括在输出要素类中。  · 输出要素类将添加一个名为 RASTERVALU 的新字段。  · 对多...
  • 1. 先将那个图片显示出来 img_a = imread('test.tiff'); %写文件名字,文件放在matlab可检索的目录下 imshow(img_a); 2. 点击左上角的标识符号 3. 在目标图像上一下,显示该的RGB,三者相等表示这为灰度
  • # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 img = ...Windows下有画图软件可以直接查看图片的RGB,但是没办法查看HSV,这样一个小程序就可以帮你做到。 附一张opencv下HSV范围图片:
  • OpenCV访问像素的灰度

    千次阅读 2019-02-25 15:48:10
    单通道图片访问像素灰度 img_1.ptr&lt;uchar&gt;(i)[j]; 多通道图片访问像素灰度 img_1.ptr&lt;uchar&gt;(i)[j*3]; //第i行j列的B通道其灰度: img_1.ptr&lt;uchar&gt;(i)[j*3...
  • 获取深度图任意指定的深度

    万次阅读 2018-03-26 09:16:44
    在立体视觉开发的时候,我们常常需要观察摄像头所获取图像的深度规律,以便进一步...通过设置一个onmouse时间,当触发点击事件后,可以获取到点击所在图像的长宽位置,再根据该位置提取深度 程序 #in...
  • 在粗鲁计算中,可以直接把DEM的高程赋予 如图,层和DEM层已经放入 利用工具 提取至 位置如下: 点击打开 选择完,直接确定,另存成新图层 ...
  •  在要素类的指定位置提取一个或多个栅格像元,并将记录到点要素类的属性表中。  用法  · 可以将任意栅格组合(单波段或多波段)指定为输入。  · 将为每个输入栅格提取一个像元,并会将包含该提取的...
  • matlab显示曲线图中某个的坐标

    千次阅读 2020-11-27 16:38:44
    如果需要显示多个坐标的,按住alt键的同时左键选择曲线上的其他: 在选择了一个后,可以通过按键盘上的左右方向键来对的位置进行微调 坐标值显示框的显示位置也是可以进行调整的,用鼠标左键拖动坐标...
  • Javascript获取value的三种方法及注意

    万次阅读 多人点赞 2018-06-25 01:15:28
    今天在js中用id名直接获取value时遇到问题,所以顺便做一下总结。 JavaScript获取value,主要有以下三种: 1.用document.getElementById(“id名”).value来获取(例1); 2.通过form表单中的id名或者name名...
  • :是指边界上的,无论此时的域是开区间还是闭区间,开区间的话,上就是在域外,闭区间的话,上就是在域内。 离:是指离上最近的,这里就跟是闭区间还是开区间就有关系了,如果是开区间,那么离就...
  • python opencv 修改某像素点值

    千次阅读 2018-07-02 16:15:04
    #coding=utf-8 #修改某像素点值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') print img.item(10,10,2) img.itemset((10,10,2),100) print img.item(10,10,2)
  • 万次阅读 2021-02-23 17:26:30
    数轴上的每个整数,即0,1,2,…L,都有一个周同学。 由于水宝宝有用一些区间来和ssy搞事情,所以为了避免这种事走漏风声,水宝宝要踹走一些区域的人。这些区域用它们在数轴上的起始和终止表示。已知任一区域...
  • Kmeans聚类-K以及簇中心的选取

    万次阅读 2016-07-10 15:59:00
    转自:Kmeans聚类-K以及簇中心的选取,保存在此,学习 本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。  KMeans算法是最常用的...
  • 问题可以转换为:求一条垂直于x轴...import shapely.geometry as SG#某条线 list(zip(x,y))为线上的坐标的list line = SG.LineString(list(zip(x,y)))#(1,0)到(1,100)两的连线 yline = SG.LineString([(1, 0), (1,
  • 每个区域有个点值,这个点值表示该区排放量总和,本文以臭氧为例。如何将臭氧进行空间化?   将臭氧进行空间分摊,可以使用密度分析,创建出一个显示整个区域臭氧的预测分布状况的表面。 左图搜索半径...
  • 边界分析法

    千次阅读 2018-05-22 23:46:00
    一、 定义 边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的...边值点的定义: 上点:边界上的点,闭内开外(闭...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,774,115
精华内容 1,509,646
关键字:

值点