Stat Oct D. R. Brillinger

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Προβλέψεις με τη χρήση προτύπων γραμμικής παλινδρόμησης και συσχέτισης
Advertisements

Instructions: •Look at the map and identify all the places. •Maria is staying at the hotel and she is just going out of the door … but where to ??? •Double.
6/15/2015HY220: Ιάκωβος Μαυροειδής1 HY220 Static Random Access Memory.
ΗΥ Παπαευσταθίου Γιάννης1 Clock generation.
6/26/2015HY220: Ιάκωβος Μαυροειδής1 HY220 Asynchronous Circuits.
1 ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΝΑΜΟΝΗΣ Queuing Systems Κατανομή Poisson, Διαδικασίες Γεννήσεων- Θανάτων (Birth-Death Processes) Β. Μάγκλαρης Β. Μάγκλαρης Σ. Παπαβασιλείου.
Δυνάμεις, Ροπές ως προς σημείο, Στατική Ισορροπία 1.
Lesson 6c: Around the City I JSIS E 111: Elementary Modern Greek Sample of modern Greek alphabet, M. Adiputra,
Προσομοίωση Δικτύων 4η Άσκηση Σύνθετες τοπολογίες, διακοπή συνδέσεων, δυναμική δρομολόγηση.
Προσομοίωση Δικτύων 3η Άσκηση Δημιουργία, διαμόρφωση μελέτη σύνθετων τοπολογιών.
Παιδιά με παράγοντες «υψηλού κινδύνου». Η ανάπτυξη ενός παιδιού μπορεί να επηρεαστεί από ατομικούς- βιολογικούς παράγοντες, οι οποίοι δρουν προγεννητικά.
Αριθμητική Επίλυση Διαφορικών Εξισώσεων 1. Συνήθης Δ.Ε. 1 ανεξάρτητη μεταβλητή x 1 εξαρτημένη μεταβλητή y Καθώς και παράγωγοι της y μέχρι n τάξης, στη.
Για το σχεδιασμό και την ανάλυση οποιουδήποτε Συστήματος Αυτομάτου Ελέγχου Είναι ανάγκη να γνωρίζουμε ΠΟΣΟΤΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ Διαφορικές εξισώσεις.
1 ΔΗΜΟΠΑΘΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ ΠΑΡΑΔΟΣΗ 1Οη (Θ) Στοιχεία Επαγωγικής Στατιστικής.
Π ΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Δ ΥΤΙΚΗΣ Μ ΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ Θεωρία Σημάτων και Συστημάτων 2013 Μάθημα 2 ο Δ. Γ. Τσαλικάκης.
1 ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΝΑΜΟΝΗΣ Queuing Systems Εκθετική Κατανομή, Στοχαστικές Ανελίξεις Διαδικασίες Απαρίθμησης, Κατανομή Poisson Βασίλης Μάγκλαρης
: Οργάνωση Προγραμμάτων Αναψυχής ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ & ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Μεταπτυχιακό πρόγραμμα σπουδών : «Άσκηση & Ποιότητα Ζωής» Κατεύθυνση.
Σήματα και Συστήματα Σειρά Fourier Χρήστος Μιχαλακέλης, PhD Λέκτορας Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο.
Intermodulation distortion - IMD “Αρμονική παραμόρφωση δεν είναι το χειρότερο είδος Παραμόρφωσης που μπορούμε να έχουμε σε συστήματα ήχου...” Ηχητικά Συστήματα.
OFDM system characteristics. Effect of wireless channel Intersymbol interference in single carrier systems due to multipath propagation with channel delay.
15o Ελληνικό Συμπόσιο Διαχείρισης Δεδομένων (ΕΣΔΔ’17)
Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση & Συσχέτιση
Χρηματοοικονομικές Αγορές*
Ανάλυση Παλινδρόμησης και Συσχέτισης
Μετάδοση Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)
ΣΗΜΑΤΑ και ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Κεφάλαιο 4ο Διδάσκων: Καθηγητής Ανδρέας Μαράς Οκτώβρης ###Linear State Space Models###
Εισαγωγή στην Στατιστική
Επεξεργασία Ομιλίας & Ήχου
Βέλτιστα γραμμικά χρονικά αναλλοίωτα συστήματα
Ερωτήσεις –απαντήσεις Ομάδων Εργασίας
Αντίληψη Αντίληψη του φυσικού κόσμου που μας περιβάλλει, μέσω του νευρικού μας συστήματος (sensory perception). Η αντίληψη αποτελεί δημιούργημα του εγκεφάλου.
Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής και Πολυμέσων Εργαστήριο Ρομποτικής
Επανασχεδιασμός του Ευρωπαϊκού Συστήματος Ενδοκοινοτικών Συναλλαγών (Revised Intrastat) Η συγκεκριμένη παρουσίαση συνοψίζει την ανάλυση των αποτελεσμάτων.
ΜΠΣ Τραπεζική και Χρηματοοικονομική
Η Ύλη του Μαθήματος Επανάληψη της πολλαπλή παλινδρόμησης και Ασυμπτωτική κατανομή της εκτιμήτριας ελαχίστων τετραγώνων. Βοηθητικές μεταβλητές και παλινδρόμηση.
Matrix Analytic Techniques
ΣΗΜΑΤΑ & ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Θεωρία Σημάτων: ανάλυση στο χρονικό και στο φασματικό πεδίο Θεωρία Γραμμικών Συστημάτων Συνεχής συνέλιξη (Continuous convolution) Διακριτού.
Αν. Καθηγητής Γεώργιος Ευθύμογλου
Αν. Καθηγητής Γεώργιος Ευθύμογλου
ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ (22Δ802) Β΄ ΕΞΑΜΗΝΟ
φίλτρα IIR (Infinite Impulse Response)
Σχεδιασμός των Μεταφορών
Τμήμα Μηχανικών Η/Υ, Τηλεπικοινωνιών και Δικτύων
Επιβλεπόμενη Μηχανική Εκμάθηση Ι
Αν. Καθηγητής Γεώργιος Ευθύμογλου
Εκπαιδευτική ρομποτική
ΤΕΙ ΛΑΜΙΑΣ ΔΡ. ΘΕΟΔΩΡΟΣ ΜΗΤΑΚΟΣ
Up for a Game?. The Game is called: FIND 1. Find the Light- Cigarette!
ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΜΙΑΣ – ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στην Επιστήμη της Πληροφορίας «Διοίκηση και Οργάνωση Βιβλιοθηκών.
سیگنالها و سیستمها بابک اسماعیل پور.
ΗΜΥ-210: Λογικός Σχεδιασμός Εαρινό Εξάμηνο 2005
Solutions All-in-one 112 Ω Word NEAT Box Dig Dig
Bài giảng tin ứng dụng Gv: Trần Trung Hiếu Bộ môn CNPM – Khoa CNTT
Τεχνικές Ισοστάθμισης Διαύλου και Τεχνικές Διαφορικότητας
Τεχνικές Ισοστάθμισης Διαύλου και Τεχνικές Διαφορικότητας
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
שוני בכישורי העובדים עד כה הנחנו שכל העובדים זהים. למעשה, קיימים הבדלים ניכרים ביכולתם של פרטים שונים לתרום לתפוקה בענפים שבהם הם עובדים. ניתן להצביע על.
Stat Oct 2008 D. R. Brillinger Chapter 7 - Spectral analysis 7.1 Fourier analysis Xt = μ + α cos ωt + βsin ωt + Zt Cases ω known versus.
برنامه ریزی کاربری اراضی شهری
Καθηγητής Γεώργιος Ευθύμογλου
Ευθύγραμμη ομαλή κίνηση
Καθηγητής Γεώργιος Ευθύμογλου
Financial Market Theory
Law of Sine Chapter 8.2.
Δ. ΚΙΟΥΚΙΑΣ, «ΦΟΡΜΕΣ ΔΙΑΚΥΒΕΡΝΗΣΗΣ ΣΤΗΝ ΕΠΟΧΗ ΤΗΣ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΠΟΙΗΣΗΣ»
Κεφάλαιο 12 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση.
Δοκοί Διαγράμματα Τεμνουσών Δυνάμεων και Καμπτικών Ροπών
Δ. ΚΙΟΥΚΙΑΣ, «ΦΟΡΜΕΣ ΔΙΑΚΥΒΕΡΝΗΣΗΣ ΣΤΗΝ ΕΠΟΧΗ ΤΗΣ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΠΟΙΗΣΗΣ»
Yuta Michimura Department of Physics, University of Tokyo
Cipher Feedback Mode Network Security.
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Stat 153 - 19 Oct 2008 D. R. Brillinger Chapter 8 - Bivariate processes 8.1 Cross-covariance and cross correlation time-side 8.2 Cross-covariance frequency-side Chapter 9 - Linear systems regression system - fixed input, stochastic output

Some data

Some more data

Bivariate time series. random process: (Xt , Yt ) , t = 0, ±1, ±2, ... data: (x1 , y1 ), ..., (xN , yN ) Typically leads to more specific conclusions

"Ordinary" statistics correlation. (X,Y): μX , μY , σX , σY σXY = E{(X - μX)(Y - μY)} = σYX joint distribution -1  ρXY  1

MSE linear prediction min E{(Y - βX)2} = σY2 (1- ρ2) β = σYX σXX-1 min E{(X - αY)2} = σX2 (1- ρ2) α = σXY σYY-1 ρ2 measures goodness of prediction

Cross-covariance function, stationary case γXY (k) = cov{Xt , Yt+k } = γYX (-k) Cross-correlation function ρXY (k) = corr{Xt , Yt+k} |ρXY (k)|  1 Example. Is there a common signal present? Xt = Σ au Zt-u + Mt Yt = Σ bv Zt-v + Nt γXY (k) = σZ2 Σ au bk+u

Estimates rXY (k) = cXY (k)/{cXX (0)cYY(0)} If {Xt } and {Yt} uncorrelated at all lags and {Xt } noise E[rXY (k)]  0 Var[rXY (k)]  1/N

Examples. Berlin-Vienna Temperatures

Seasonally adjusted

Mississippi River discharge

Binary data X(t), Y(t) = 0,1 Two neurons from Aplysia californica

The cross-spectrum f XY(ω) = [Σ γXY(k) exp{-iωk}]/π, 0 < ω < π cospectrum: c(ω ) = Re{f XY(ω)} quadspectrum: q(ω ) = - Im{f XY(ω)}

Estimation of crosspectrum Cross-periodogram Smooth

|f XY(ω)|2  f X(ω)f Y(ω) Squared coherency/coherence C(ω ) = | f XY(ω)|2 / f X(ω)f Y(ω) 0  C(ω )  1 Xt = Σ au Zt-u + Mt Yt = Σ bv Zt-v + Nt A(ω) = Σ ak exp{-iωk} B(ω) = Σ bk exp{-iωk} f X(ω) = |A(ω)|2 σZ2/π + f M(ω) f Y(ω)=|B(ω)|2 σZ2/π + f N(ω) f XY(ω) = A(ω)B(ω)* σZ2 /π

Coherence is a measure of how well one can predict Yt from {Xt} at frequency ω by Σ hk Xt-k

Berlin-Vienna monthlt data

Mississippi

Aplysia