Zaman içinde özel bir ölçümle, x bir gappy zaman serisine sahibim. Ayrıca belirsizliğin bir ölçüsü var sx (belirli bir aralıkta x standart sapma). Ben sadece temelde zaman serilerini boşluk doldurmak istiyorum, ama ben ölçüm belirsizliğini ve umarım enterpolasyon belirsizliğini yaymak istiyorum. Geçmişte, bunu başarmak için Tikhonov regülasyonunu kullandım (diğer bir deyişle, akıcı bir kısıtlama ekleyerek), ama scipy'den bir paket dışı rutini kullanmayı tercih ediyorum. Scipy spline enterpolasyon rutinlerinin bir smoothing parametresi aldığını görebiliyorum (sx için türetilmiş olacaktır), fakat enterpolasyonlu dizinin 'belirsizliğini hesaplamıyor.Belirsizliğin yorumlanması ve hesaplanması
Bunu soruyorum çünkü bunun önemsiz bir hesaplama olduğunu ve bu yeteneğin uygun olup olmadığını bilip bilmediğini görmüyorum.
Bunu yapmanın bir yolu, bir gauss işleminin kullanılmasıdır. Scikits.learn bir göz atın: http://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html (Ayrıca, kriging belirli bir türden bir çingene sürecidir ve enterpolasyon dünyasında karşılaşacağınız bir yöntemdir. çok) –
Örnek kullanarak, tam bir örnek için: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/gaussian_process/plot_gp_regression.html –
Evet, bunun farkındayım, ama scipy spline rutinlerini umuyordum "kutunun dışında" belirsizlik sağlayabilir. – Jose