gmtregressgmt - क्लाउड में ऑनलाइन

कार्यक्रम:

नाम

gmtregress - 1-डी डेटा सेट का रैखिक प्रतिगमन

SYNOPSIS

जीएमट्रेग्रेस [ तालिका ] [ मिनट/मैक्स/कांग्रेस ] [ स्तर ] [ x|y|o|r ] [ झंडे ] [ 1|2|r|w ] [[r] ] [
मिनट/मैक्स/कांग्रेस | n ] [[w][x][y][r] ] [[स्तर] ] [ -a] [ -b] [ -g] [
-h] [ -i] [ -o]

नोट: विकल्प ध्वज और संबंधित तर्कों के बीच किसी स्थान की अनुमति नहीं है।

वर्णन

जीएमट्रेग्रेस एक या अधिक डेटा टेबल पढ़ता है [या stdin] और सबसे अच्छा रैखिक निर्धारित करता है
प्रतिगमन मॉडल y = a + b* x चुने हुए मापदंडों का उपयोग करके प्रत्येक खंड के लिए। उपयोगकर्ता मई
निर्दिष्ट करें कि कौन से डेटा और मॉडल घटकों की रिपोर्ट की जानी चाहिए। डिफ़ॉल्ट रूप से, मॉडल होगा
इनपुट बिंदुओं पर मूल्यांकन किया जाता है, लेकिन वैकल्पिक रूप से आप एक समान दूरी की सीमा निर्दिष्ट कर सकते हैं
मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए, या मूल्यांकन को पूरी तरह से बंद करने के लिए। निर्धारित करने के बजाय
सबसे अच्छा फिट हम सभी संभावित प्रतिगमन लाइनों का स्कैन कर सकते हैं (ढलान की एक सीमा के लिए
कोण) और जांच करें कि चुना हुआ मिसफिट माप ढलान के साथ कैसे बदलता है। यह विशेष रूप से है
कई आउटलेर्स के साथ डेटा का विश्लेषण करते समय उपयोगी। नोट: यदि आपको वास्तव में साथ काम करने की आवश्यकता है
लॉग10 का x or y आप का उपयोग करके पढ़ने के दौरान उस परिवर्तन को पूरा कर सकते हैं -i विकल्प.

आवश्यक बहस

कोई नहीं

वैकल्पिक बहस

तालिका एक या अधिक ASCII (या बाइनरी, देखें द्विपक्षीय[एनकॉल्स][टाइप]) डेटा टेबल फ़ाइल
डेटा कॉलम की संख्या। यदि कोई तालिका नहीं दी गई है तो हम मानक इनपुट से पढ़ते हैं।
पहले दो स्तंभों में आवश्यक शामिल होने की उम्मीद है x और y आंकड़े। निर्भर करता है
अपने पर -W और -E सेटिंग्स हम त्रुटि के साथ अतिरिक्त 1-3 कॉलम की उम्मीद कर सकते हैं
दोनों डेटा निर्देशांकों में से एक का अनुमान है, और यहां तक ​​कि उनके सहसंबंध भी।

-Aमिनट/मैक्स/कांग्रेस
सर्वोत्तम-फिट प्रतिगमन का निर्धारण करने के बजाय हम की पूरी श्रृंखला का पता लगाते हैं
प्रतिगमन। ढलान कोणों के साथ सभी संभावित प्रतिगमन रेखाओं की जांच करें मिनट
और मैक्स, के चरणों का उपयोग करना कांग्रेस डिग्री [-90/+90/1]। प्रत्येक ढलान के लिए इष्टतम
अवरोधन आपके प्रतिगमन प्रकार के आधार पर निर्धारित किया जाता है (-E) और मिसफिट मानदंड (-N)
समायोजन। प्रत्येक खंड के लिए हम चार स्तंभों की रिपोर्ट करते हैं कोण, E, ढाल, अवरोधन,
निर्दिष्ट कोणों की सीमा के लिए। इस सीमा के भीतर सर्वश्रेष्ठ मॉडल पैरामीटर हैं
खंड शीर्षलेख में लिखा गया है और वर्बोज़ मोड में रिपोर्ट किया गया है (-V).

-Cस्तर
आत्मविश्वास की वैकल्पिक गणना के लिए उपयोग करने के लिए आत्मविश्वास का स्तर (% में) सेट करें
प्रतिगमन पर बैंड [95]। इसका उपयोग केवल तभी किया जाता है जब -F आउटपुट कॉलम शामिल है
c.

-एक्स|वाई|ओ|आर
लीनियर रिग्रेशन का प्रकार, यानी मिसफिट के प्रकार का चयन करें जिसकी हमें गणना करनी चाहिए।
से चुनें x (पीछे हटना x on y; यानी, मिसफिट को डेटा से क्षैतिज रूप से मापा जाता है
प्रतिगमन रेखा को इंगित करें), y (पीछे हटना y on x; यानी, मिसफिट को मापा जाता है
लंबवत [डिफ़ॉल्ट]), o (ऑर्थोगोनल रिग्रेशन; यानी, मिसफिट को से मापा जाता है)
डेटा बिंदु ओर्थोगोनली लाइन पर निकटतम बिंदु पर), या r (घटित मेजर एक्सिस
प्रतिगमन; यानी, मिसफिट लंबवत और क्षैतिज दोनों का उत्पाद है
मिसफिट्स) [y].

-Fझंडे
उन स्तंभों का संयोजन जोड़ें जिन्हें आप वापस करना चाहते हैं; आउटपुट ऑर्डर मेल खाएगा
निर्दिष्ट आदेश। से चुनें x (निरीक्षण किया x), y (निरीक्षण किया y), m (नमूना
भविष्यवाणी), r (अवशिष्ट = डेटा माइनस मॉडल), c (सममित विश्वास अंतराल पर
प्रतिगमन; देख -C स्तर निर्दिष्ट करने के लिए), z (मानकीकृत अवशेष या
तथाकथित जेड-स्कोर) और w (बाहरी भार 0 या 1; के लिए -नव ये हैं रीवेटेड
कम से कम वर्ग भार) [kymrczw]. मॉडल के मूल्यांकन के विकल्प के रूप में, बस
देना -एफपी और हम इसके बजाय मॉडल मापदंडों के साथ एक रिकॉर्ड लिखते हैं npoints
मतलब मतलब कोण अनुपयुक्त व्यक्ति ढाल अवरोधन सिग्मा_ढलान सिग्मा_अवरोध.

-एन1|2|आर|डब्ल्यू
मिसफिट गणना के लिए उपयोग करने के लिए मानदंड का चयन करता है। इनमें से चुनें 1 (एल-1 उपाय;
निरपेक्ष अवशिष्टों का माध्य), 2 (न्यूनतम-वर्ग; वर्ग का माध्य
अवशेष), r (एलएमएस; चुकता अवशिष्टों का न्यूनतम माध्यिका), या w (आरएलएस;
पुन: भारित कम से कम वर्ग: आउटलेर्स के बाद चुकता अवशिष्टों का माध्य
एलएमएस के माध्यम से पहचाने गए हटा दिए गए हैं) [डिफ़ॉल्ट है 2]. पारंपरिक प्रतिगमन का उपयोग करता है
L-2 जबकि L-1 और विशेष रूप से LMS आउटलेर्स को संभालने के तरीके में अधिक मजबूत होते हैं।
जैसा कि बताया गया है, आरएलएस एक प्रारंभिक एलएमएस रिग्रेशन का तात्पर्य है जिसे तब पहचानने के लिए उपयोग किया जाता है
डेटा में आउटलेयर, इन्हें शून्य भार असाइन करें, और फिर प्रतिगमन को फिर से करें
L-2 मानदंड का उपयोग करना।

-एस [आर] प्रतिबंधित करता है कि कौन से रिकॉर्ड आउटपुट होंगे। डिफ़ॉल्ट रूप से सभी डेटा रिकॉर्ड आउटपुट होंगे
द्वारा निर्दिष्ट प्रारूप में -F. उपयोग -S के रूप में पहचाने गए डेटा बिंदुओं को बाहर करने के लिए
प्रतिगमन द्वारा बाहरी। वैकल्पिक रूप से, उपयोग करें -श्री इसे और केवल आउटपुट को उलटने के लिए
बाहरी रिकॉर्ड।

-Tमिनट/मैक्स/कांग्रेस | -Tn
द्वारा निहित समदूरस्थ बिंदुओं पर सर्वोत्तम-फिट प्रतिगमन मॉडल का मूल्यांकन करें
तर्क। अगर -Tn दिया गया है इसके बजाय हम रीसेट करेंगे मिनट और मैक्स चरम तक
x-प्रत्येक खंड के लिए मूल्य और निर्धारित करें कांग्रेस ताकि वहाँ वास्तव में हैं n उत्पादन
प्रत्येक खंड के लिए मान। मॉडल मूल्यांकन को पूरी तरह से छोड़ने के लिए, बस प्रदान करें
-T0.

-डब्ल्यू [डब्ल्यू] [एक्स] [वाई] [आर]
भारित प्रतिगमन निर्दिष्ट करता है और कौन से भार प्रदान किए जाएंगे। संलग्न x if
में 1-सिग्मा अनिश्चितता दे रहा है x-अवलोकन, y अगर 1-सिग्मा दे रहे हैं
में अनिश्चितताएं y, तथा r यदि के बीच संबंध दे रहे हैं x और y अवलोकन, में
क्रम में ये कॉलम इनपुट में दिखाई देते हैं (दो आवश्यक और अग्रणी के बाद x,
y कॉलम)। दोनों देना x और y (और वैकल्पिक रूप से r) एक ओर्थोगोनल का तात्पर्य है
प्रतिगमन, अन्यथा देना x की आवश्यकता होती है -एक्स और y की आवश्यकता होती है -ईयू. हम परिवर्तित
में अनिश्चितताएं x और y संबंध भार के माध्यम से भार को प्रतिगमन करने के लिए =
1 / सिग्मा। उपयोग -वाह अगर हमें इनपुट कॉलम की व्याख्या प्रीकंप्यूटेड करने के लिए करनी चाहिए
इसके बजाय वजन। नोट: प्रतिगमन रेखा के संबंध में अवशेष होंगे
दिए गए भारों से मापी जाती है। अधिकांश मानदंड तब इस भारित अवशिष्ट का वर्ग करेंगे
(-एन 1 एकमात्र अपवाद है)।

-वी[स्तर] (अधिक ...)
वर्बोसिटी स्तर [सी] का चयन करें।

-aज़ीन=नाम[...] (अधिक ...)
स्थानिक स्तंभ संघों को सेट करें ज़ीन=नाम.

-बीआई[एनकॉल्स][टी] (अधिक ...)
देशी बाइनरी इनपुट का चयन करें।

-बो[एनकॉल्स][टाइप] (अधिक ...)
देशी बाइनरी आउटपुट का चयन करें। [डिफ़ॉल्ट इनपुट के समान है]।

-g[a]x|y|d|X|Y|D|[ज़ीन]z[+|-]अन्तर[यू] (अधिक ...)
डेटा अंतराल और लाइन ब्रेक निर्धारित करें।

-एच[मैं|ओ][n][+सी][+डी][+आरटिप्पणी][+आरशीर्षक] (अधिक ...)
हेडर रिकॉर्ड को छोड़ें या तैयार करें।

-iकर्नल[एल] [एसस्केल][ओओफ़्सेट] [,...] (अधिक ...)
इनपुट कॉलम चुनें (0 पहला कॉलम है)।

-oकर्नल[,...] (अधिक ...)
आउटपुट कॉलम चुनें (0 पहला कॉलम है)।

-^ or केवल -
कमांड के सिंटैक्स के बारे में एक छोटा संदेश प्रिंट करें, फिर बाहर निकलें (नोट: विंडोज़ पर
बस का उपयोग करें -).

-+ or केवल +
व्यापक उपयोग (सहायता) संदेश प्रिंट करें, जिसमें किसी की व्याख्या भी शामिल है
मॉड्यूल-विशिष्ट विकल्प (लेकिन GMT सामान्य विकल्प नहीं), फिर बाहर निकल जाता है।

-? or नहीं तर्क
विकल्पों की व्याख्या सहित एक पूर्ण उपयोग (सहायता) संदेश प्रिंट करें, फिर
बाहर निकलता है।

--संस्करण
GMT संस्करण प्रिंट करें और बाहर निकलें।

--शो-डेटादिर
GMT शेयर निर्देशिका के लिए पूरा पथ प्रिंट करें और बाहर निकलें।

ASCII FORMAT PRECISION

संख्यात्मक डेटा के ASCII आउटपुट स्वरूपों को आपके में पैरामीटर द्वारा नियंत्रित किया जाता है जीएमटी.conf
फ़ाइल। देशांतर और अक्षांश FORMAT_GEO_OUT के अनुसार स्वरूपित होते हैं, जबकि अन्य
मान FORMAT_FLOAT_OUT के अनुसार स्वरूपित होते हैं। ध्यान रखें कि प्रारूप प्रभावी हो सकता है
आउटपुट में सटीकता का नुकसान होता है, जिससे डाउनस्ट्रीम में विभिन्न समस्याएं हो सकती हैं। अगर
आप पाते हैं कि आउटपुट पर्याप्त सटीकता के साथ नहीं लिखा गया है, बाइनरी पर स्विच करने पर विचार करें
आउटपुट (-बस यदि उपलब्ध हो) या FORMAT_FLOAT_OUT सेटिंग का उपयोग करके अधिक दशमलव निर्दिष्ट करें।

उदाहरण

पर मानक न्यूनतम-वर्ग प्रतिगमन करने के लिए xy पॉइंट्स में डेटा। txt और रिटर्न x, y,
और 99% विश्वास अंतराल के साथ मॉडल भविष्यवाणी, कोशिश करें

gmt regress point.txt -Fxymc -C99 >points_regressed.txt

उपरोक्त प्रतिगमन के लिए ढलान प्राप्त करने के लिए, प्रयास करें

स्लोप = `gmt रिग्रेस पॉइंट्स.txt -Fp -o5`

रफ.txt और रिटर्न x, y, मॉडल पर कम से कम वर्ग का रिग्रेशन फिर से भारित करने के लिए
भविष्यवाणी और आरएलएस भार, कोशिश करें

जीएमटी रीग्रेस रफ.txt -Fxymw >points_regressed.txt

क्रेजी.txt डेटा पर ऑर्थोगोनल कम से कम वर्ग प्रतिगमन करने के लिए, लेकिन पहले इसे लें
x और y दोनों का लघुगणक, फिर x, y, मॉडल भविष्यवाणी और सामान्यीकृत अवशेष लौटाएं
(जेड-स्कोर), कोशिश करें

जीएमटी रेग्रेस क्रेजी.टीएक्सटी -ईओ -एफएक्सआईएमजेड -आई0-1एल > पॉइंट्स_रेग्रेसेड.टीएक्सटी

0 . के चरणों में 90 और 0.2 के बीच कोण के साथ ऑर्थोगोनल एलएमएस मिसफिट कैसे भिन्न होता है, इसकी जांच करने के लिए
एक ही फ़ाइल के लिए डिग्री, कोशिश करें

gmt regress point.txt -A0/90/0.2 -Eo -Nr >points_analysis.txt

संदर्भ

ड्रेपर, एनआर, और एच. स्मिथ, 1998, लागू प्रतीपगमन विश्लेषण, तीसरा संस्करण।, 3 पीपी।, जॉन
विले एंड संस, न्यूयॉर्क।

रूसेउव, पीजे, और एएम लेरॉय, 1987, पुष्ट प्रतीपगमन और ग़ैर खोज, 329 पीपी।,
जॉन विली एण्ड सन्स, न्यूयॉर्क।

यॉर्क, डी., एनएम इवनसेन, एमएल मार्टिनेज, और जे. डी बेसबे डेलगाडो, 2004, एकीकृत समीकरण
सर्वोत्तम सीधी रेखा के ढलान, अवरोधन और मानक त्रुटियों के लिए, Am। J. भौतिकी।,
72(3), 367-375.

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