Rozdział w monografii
Brak miniatury
Licencja
ClosedAccessDostęp zamknięty
 

Przestrzenne próbkowanie i bootstrap

Uproszczony widok
dc.abstract.plStruktura rozdziału jest następująca: po pierwsze przedstawione są klasy danych punktowych i sposób pracy z nimi (9.1); po drugie pokazane zostały sposoby generowania nowych punktów na płaszczyźnie, które można wykorzystywać jako dane testowe lub rozkłady referencyjne do porównań (9.2); po trzecie szeroko przedstawiono sposoby losowania z istniejących punktów – proste losowanie (9.3.1) oraz bardziej zaawansowane block bootstrap (9.3.3) i moving block bootstrap (9.3.4), pokazano także sposób działania pakietu sperrorest:: (9.3.2). Przedstawiono także wykorzystanie próbkowania przestrzennego i bootstrap w walidacji krzyżowej modeli (9.4). W rozdziale nie jest omawiany pakiet spsann::, który pozwala na optymalizację konfiguracji przestrzennej próbki wykorzystując metodę SSA (spatial simulated annealing). Nie jest także omawiany pakiet spcosa:: pozwalający na próbkowanie ze stratyfikowanego podziału w oparciu o k-średnich (Compact Geographical Strata). Pominięto także pakiet gridsample::, który pozwala na próbkowanie dla danych gridowych. Pominięto także modelowanie ekonometryczne przy użyciu metody lasów losowych (random forest), która jest oparta na prostym bootstrap (case resampling) zarówno obserwacji, jak i zmiennych objaśniających. Ciekawym uzupełnieniem tego rozdziału jest książka pt. An introduction to bootstrap methods with applications to R (Chernick i LaBudde, 2014), która generalnie bardzo szeroko omawia a-przestrzenny bootstrap (zawiera też wątki przestrzenne) oraz książka z otwartym dostępem pt. Handbook of Spatial Analysis. Theory and Application with R (INSEE /EUROSTAT, 2018), która zawiera w rozdziale 10 bardzo dobry opis metod losowania zbilansowanej próbki.
dc.affiliationUniwersytet Warszawski
dc.contributor.authorKopczewska, Katarzyna
dc.date.accessioned2024-01-29T02:31:24Z
dc.date.available2024-01-29T02:31:24Z
dc.date.issued2020
dc.description.financeNie dotyczy
dc.identifier.urihttps://repozytorium.uw.edu.pl//handle/item/158811
dc.identifier.weblinkhttps://cedewu.pl/Przestrzenne-metody-ilosciowe-w-R-statystyka-ekonometria-uczenie-maszynowe-analiza-danych-p2865
dc.languagepol
dc.pbn.affiliationeconomics and finance
dc.publisher.ministerialCeDeWu
dc.relation.bookPrzestrzenne metody ilościowe w R: statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych
dc.relation.pages613-670
dc.rightsClosedAccess
dc.sciencecloudnosend
dc.subject.plpróbkowanie przestrzenne
dc.subject.pllosowanie proste
dc.subject.plblock bootstrap
dc.subject.plmoving block bootstrap
dc.titlePrzestrzenne próbkowanie i bootstrap
dc.typeMonographChapter
dspace.entity.typePublication