أكثر

كيف تظهر النسب المئوية في Qgis؟

كيف تظهر النسب المئوية في Qgis؟


لدي طبقة مضلعة بها عدة مجالات ، مثل: السكان ، والأجر ، والعمر ، وما إلى ذلك.

أود أن أظهر القيمة المئوية لتلك الحقول.

كيف يمكنني القيام بذلك بطريقة تلقائية باستخدام QGIS 2.6.1؟


يجب عليك استخدام تصميم المخطط الدائري ،

لمزيد من المعلومات ، انظر إلى المستندات هنا


تحسين التباين باستخدام النسبة المئوية للعدد التراكمي في Matplolib

أنا أكتب برنامجًا صغيرًا لمحاذاة الصور بناءً على النقاط المحددة يدويًا وأعرض كلتا الصورتين بجانب بعضهما البعض. للحصول على ألوان متشابهة لقيم نقطية مماثلة ، أود تمديد شريط الألوان إلى نفس القيم لكلتا الصورتين. في QGIS ، هناك إمكانية لاستخدام قطع العد التراكمي حيث يمكنك إدخال النسب المئوية لتحسين تباين البيانات النقطية. أرغب في العثور على القيم النقطية المقابلة (2٪ و 98٪) في صورة نقطية أحادية النطاق باستخدام matplotlib. ثم سأستخدم أصغر قيمة 2٪ وأكبر قيمة 98٪ مثل vmin و vmax لصوري.

لا يمكنني العثور على الوظيفة في matplotlib فهل لدى أي شخص اقتراح؟


كيف تظهر النسب المئوية في Qgis؟ - نظم المعلومات الجغرافية

نبذة مختصرة

الهدف من أطروحة الماجستير الحالية هو تطوير برنامج تعليمي تعليمي لـ Lisboa Quantum GIS v.1.8.0 نظام المعلومات الجغرافية. يُقصد بالوثيقة الناتجة أن تكون أداة تعليمية. يجب أن تكون هذه الوثيقة مفيدة لأولئك الأشخاص الذين يرغبون في اكتساب المهارات الأساسية في استخدام نظم المعلومات الجغرافية الكمومية ، وفي نفس الوقت ، يجب أن تقدم للمستخدم صورة لماهية نظم المعلومات الجغرافية (GIS). المهارات التي يهدف هذا البرنامج التعليمي إلى تعليمها هي كيفية تحديد وتنزيل المعلومات المفيدة للعمل مع نظم المعلومات الجغرافية ، وإنشاء ملفات شكل متجه والعمل معها ، وإدارتها ، وتقديم استعلامات ، وتحديد المعلومات المجدولة والرسومية ، بالإضافة إلى تمثيل البيانات بيانياً. النتائج من خلال إنشاء الخرائط. ستستفيد الوثيقة من البيانات الحقيقية التي تم تنزيلها من مصادر مختلفة ، بهدف القيام بالعمليات المناسبة لمحاكاة عملية صنع القرار الحقيقية كموضوع رئيسي لها. الموضوع المختار مرتبط بالموقع الأمثل لوضع قواعد جوية (طائرات الهليكوبتر) داخل كاتالونيا لمكافحة حرائق الغابات في المناطق المحمية في شبكة Natura.

لإرسال طلب تحديث أو إزالة لهذه الورقة ، يرجى إرسال طلب تحديث / تصحيح / إزالة.


1 إجابة 1

كما قلت ، فإن متوسط ​​السجل العادي هو $ exp left ( mu + frac < sigma ^ 2> <2> right) $. إذا كنت تريد أن يكون هذا مساويًا لـ $ B $ ، فهناك معلمتان يمكنك تغييرهما ، ومعادلة واحدة فقط. النظام غير محدد. بعبارة أخرى ، هناك مجموعة كاملة من اللوغاريتمات المعيارية التي تفي بشرطك. أي واحد تختار؟

حسنًا ، يمكنك فرض بعض خصائص السجل العادي الأصلي على الثاني. "الحل" الذي تقترحه هو فقط قياس كل الكميات. كما اقترح Whuber ، هذا ممكن عن طريق قياس $ mu_A $ بواسطة عامل مضاف (أو مضاعف) $ c $ ، بحيث


تحتاج إلى صياغة عدة معادلات في عدة مجاهيل ، ثم حلها. في الوقت الحالي ، سأحاول أن أبدأ دون تقديم الحل فقط. استخدم حقيقة أن $ Z = (x - mu) / sigma $ لها توزيع عادي قياسي. أعتقد أن هذا في الأساس سؤال يتعلق باستخدام جداول التوزيع الطبيعي القياسي.

من "النسبة المئوية السبعين هي 1700" ، يمكن للمرء أن يرى أن $ P = ف = 0.7 $ ولكن أيضًا $ P = 0.7 دولار من الجداول ، لذا فإن $ (1700 - mu) / sigma = 0.5244 $ هي إحدى معادلاتك.

مع وضع هذه الفكرة في الاعتبار ، يرجى المحاولة لإظهار بعض التقدم نحو معادلة أخرى ، وربما حل. معظمنا في هذا الموقع يقاوم نشر إجابات لمشاكل الواجبات المنزلية دون بعض المشاركة من الطالب.


1 إجابة 1

لنفترض أن لديك $ n = 1000 $ ملاحظة من مجموعة ذات توزيع منحرف لليمين $ mathsf( mathrm= 3، mathrm = 0.1) ، $ الذي يحتوي على $ mu = 30 ، $ $ sigma ^ 2 = 300 ، $ $ sigma = 17.321. تم العثور على هذه العينة في R على النحو التالي:

إذا كنت تريد قيمة $ q = 55.81 $ والتي يقع فوقها أعلى 10٪ من العينة ، فهذه هي النسبة المئوية 90 من البيانات كما هو موجود في R. [برامج الكمبيوتر المختلفة لها قواعد مختلفة للعثور على الفروق المئوية لا تكاد تذكر للعينات مثل كبيرة مثل $ n = 1000. $ عندما يتم فرز البيانات في x ، نجد أن إحصائيات الطلب ذات الصلة هي $ X _ <(899)> = 55.444 و $ X _ <(900)> = 55.806 و $ و $ X _ <( 901)> = 55.849 ، بالدولار لثلاثة أماكن.]

النسبة المئوية التسعون والتي تبلغ 53.2232 دولارًا أمريكيًا من السكان ، والتي تحتها 90٪ من الاحتمالية. يمكننا القول أن النسبة المئوية للعينة 55.81 (بناءً على عينة من 1000) هي تقدير للشريحة المئوية السكانية 53.22.

يوضح الشكل أدناه مدرج تكراري للعينة جنبًا إلى جنب مع دالة كثافة السكان. النسبة المئوية 90 للعينة عند الخط الأزرق الصلب العمودي و 90 النسبة المئوية للسكان عند الخط المنقط العمودي.

ملحوظة: بالنسبة لعينة بحجم $ n = 38 $ من هذا التوزيع ، فإن الشريحة المئوية التسعين للعينة (أقل من 43.69 دولارًا) لن تكون عادةً تقديرًا جيدًا للشريحة المئوية التسعين من السكان 53.2232 كما هو الحال مع العينة الأكبر أعلاه.


التوزيع المقارب لمتوسط ​​النسبة المئوية للعينة $ p $

هذا سؤال يبدو بسيطًا بشكل حدسي ، ومع ذلك لا يمكنني عرضه بدقة.

أي مساعدة ، سواء كانت تنفيذ محاولتي أو اقتراح أي نهج آخر - سيكون موضع تقدير كبير.

أيضا ، من فضلك ، انظر الملاحظة على سؤال مماثل.

المشكلة

اسمحوا $ _^ n عينات iid $ مستمدة من التوزيع المنتظم $ X_i sim U [0،1] $. ما هو التوزيع المقارب لـ مجموع من أعلى & ltp & lt1 $ عينة مئوية؟

أي ، ما هو التوزيع المقارب لـ $ S_p (n) $ ، حيث

(مع $ X _ <(i)> $ هو ملف أناإحصائية الترتيب. بالإضافة إلى ذلك ، لتجنب الفوضى في التدوين ، فقد تجاهلت التقريب إلى العدد الصحيح في التجميع فوق الفهرس $ i = lfloor p cdot n rfloor $)

حدسيًا ، أود أن أزعم أنه عندما ينمو $ n $ مرتفعًا ، يتم توزيع النسبة المئوية الأعلى $ p $ بشكل موحد على الفاصل الزمني $ [p، 1] $ لذلك ، يكون المجموع مكافئًا بشكل مقارب لمجموع العينات العشوائية الموحدة المأخوذة من $ U [ ص ، 1] $. التي تؤدي إلى

هناك سؤال مشابه تم طرحه هنا ، لم أكن متأكدًا مما إذا كنت أنشر تعليقًا هناك أو أطرح سؤالًا جديدًا ، وفي النهاية قمت بالاثنين ووضع مرجع في كلا المكانين.

بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأنه يمكن للمرء دائمًا الانتقال من التوزيع العام إلى التوزيع الموحد عن طريق تحويل cdf المعكوس $ F ^ <-1> (x) $ ، فإن ما أطلبه هو إعداد أكثر عمومية.

الخطوط العريضة لمحاولتي لحل.

(كما لوحظ ، هذا من روح الجواب على هذا السؤال)

$ mathbf <1)> $ انظر إلى المتجه العشوائي $ (y، x_، ldots، x_): = يسار ( sum_^ n X _ <(j)> ، X _ <(m + 1)> ، ldots ، X _ <(n)> right) ،. $ $ mathbf <2)> $ ابحث عن التوزيع المشترك للمتجه من $ mathbf <1)> $. بتغيير المتغير لتوزيع $ left (X _ <(m)>، X _ <(m + 1)>، ldots، X _ <(n)> right) ،. $

$ mathbf <3)> $ دمج $ x_، ldots، x_n $ للحصول على توزيع $ sum_^ n X _ <(j)> $. (علقت هنا)

$ mathbf <4)> $ تحقق مما إذا كان هذا يساعد في إيجاد التوزيع المقارب. (في الواقع ، لست متأكدًا مما إذا كانت الخطوة السابقة مفيدة حقًا هنا)

بشكل عام ، تشكل الكثافة الاحتمالية المشتركة لإحصائيات الطلبات لعينات iid المرسومة توزيعًا مستمرًا $ F (x) $ (انظر هنا): $ f (x_m، ldots، x_n) = n! و (x_n) cdots و (x_) فارك<>> <(m-1)!> mathbb <0 & ltx_m & ltx_& lt cdots & lt x_n > ،، $

حيث $ mathbb$ هو مؤشر المجموعة $ A $.

للتوزيع المنتظم ، ينتج أعلاه $ f (x_m، ldots، x_n) = n! فارك <(x_m) ^> <(m-1)!> mathbb <0 & ltx_m & ltx_& lt cdots & lt x_n > ،. $

دع تغيير المتغيرات $ tau: left (X _ <(m)>، ldots، X _ <(n)> right) to left ( underbrace < sum_^ ن X _ <(ي) >> _، X _ <(m + 1)>، ldots، X _ <(n)> right) ،. $ $ tau ^ <-1> (Y، X _ <(m + 1)>، ldots، X _ <(n)>) to left (Y - sum_^ n X _ <(j)> ،، X _ <(m + 1)> ،، ldots ،، X _ <(n)> right). $ محدد اليعقوبي للعكس $ tau ^ <-1> $ هو واحد. التوزيع بعد تغيير المتغيرات هو $ f (y، x_، ldots، x_n) = n! فارك <(ص - sum_^ ن س_)^> <(m-1)!> mathbb يسار <0 & lty - sum_^ ن س_& lt x_& lt cdots & lt x_n right > ،. $

في الأساس ، أريد أن أكون قادرًا على الاندماج في هذه المرحلة

أنا عالق ، لا أستطيع أن أرى طريقة سهلة لفصل التكامل الناتج.


لا يزال تأثير مبيدات الآفات على صحة الإنسان مثيراً للجدل ، لا سيما فيما يتعلق بالتأثيرات الصحية طويلة المدى مثل السرطان. ومع ذلك ، تشير الأدبيات إلى إمكانية تورطهم في حدوث أورام المخ ، على الرغم من ندرة النتائج المتعلقة بالتعرض السكني.

كان هدفنا هو التحقيق في العلاقة بين القرب السكني من مبيدات الآفات الزراعية وأورام الدماغ بين البالغين في فرنسا باستخدام نظام المعلومات الجغرافية.

CERENAT هي دراسة حالات شواهد سكانية أجريت في فرنسا في 2004-2006. استخدمنا مصدرين للبيانات الجغرافية حول استخدام الأراضي الزراعية لإنشاء درجات تعرض استنادًا إلى مساحات سطح المحاصيل بالقرب من المسكن ، للمحاصيل الحقلية المفتوحة ، وكروم العنب والبساتين. تم استخدام الانحدار اللوجستي الشرطي للمجموعات المتطابقة لتقدير نسب الأرجحية (ORs) وفواصل الثقة 95٪ (95٪ CI).

وجدنا ارتباطًا مهمًا بين الورم السحائي والقرب من المحاصيل الحقلية المفتوحة فوق النسبة المئوية 75 (OR 2.30 95٪ CI 1.04-5.10). تم العثور على ارتباطات غير مهمة أيضًا بالقرب من كروم العنب أعلى من النسبة المئوية 95 (OR 1.90 95٪ CI 0.41-8.69) والبساتين أعلى من النسبة المئوية 95 (OR 5.50 ، 95٪ CI 0.49–61.94). لم يتم العثور على ارتباط كبير بين الورم الدبقي والقرب من الأراضي الزراعية. هناك حاجة إلى مزيد من التحقيقات ، لا سيما لتحسين جودة وتوافر البيانات الجغرافية عن استخدام الأراضي الزراعية.


كيف تكتشف تلاشي وانفجار التدرجات باستخدام Tensorboard؟

1) كيف يمكنني الكشف عن التدرجات اللونية المتلاشية أو المتفجرة باستخدام Tensorboard ، بالنظر إلى حقيقة أن write_grads = True تم إهمالها حاليًا في رد الاتصال Tensorboard وفقًا لـ "un-depecate write_grads لـ fit # 31173"؟

2) اعتقدت أنه يمكنني على الأرجح معرفة ما إذا كان نموذجي يعاني من تدرجات متلاشية بناءً على توزيعات الأوزان والمدرج التكراري في علامة تبويب التوزيعات والمدرج التكراري في Tensorboard. مشكلتي هي أنه ليس لدي إطار مرجعي للمقارنة به. حاليًا ، يبدو أن تحيزاتي "تتحرك" ولكن لا يمكنني معرفة ما إذا كانت أوزان النواة (طبقات Conv2D) "تتحرك" / "تتغير" "بشكل كافٍ". هل يمكن لأي شخص مساعدتي من خلال إعطاء قاعدة عامة لتقييم هذا بصريًا في Tensorboard؟ بمعنى آخر. إذا كانت النسبة المئوية السفلية 25٪ فقط من أوزان النواة تتحرك ، فهذا جيد بما فيه الكفاية / ليس جيدًا بما فيه الكفاية؟ أو ربما يمكن لأي شخص نشر صورتين مرجعيتين من لوحة tensorBoard من التدرجات المتلاشية مقابل التدرجات غير المتلاشية.

ها هي الرسوم البيانية والتوزيعات الخاصة بي ، هل من الممكن معرفة ما إذا كان نموذجي يعاني من تلاشي التدرجات؟ (تم حذف بعض الطبقات للإيجاز) شكرًا مقدمًا.


كيفية تعزيز الملف الأكاديمي لتطبيق Master & # 39s

أرغب في التقدم لبرنامج درجة الماجستير في علم الروبوتات في بعض المدارس العليا في أوروبا وأمريكا. ومع ذلك ، أشعر أن ملفي الشخصي الحالي ليس قوياً بما يكفي للالتحاق بمدرسة عليا وأبحث عن طرق لتعزيز ملفي الشخصي وزيادة فرصي. وبشكل أكثر تحديدًا ، لقد تخرجت بمعدل تراكمي 4.06 / 5.00 (وهو منخفض نسبيًا) وقد قرأت أن معظم الأشخاص لن يفكروا حتى في طلب الفرد إذا لم يكن لدى المرء معدل تراكمي مرتفع جدًا للبدء به باستثناء أنه يمكن للمرء إظهار القوة في أجزاء أخرى من التطبيق مثل درجة GRE وبيان الغرض وخطابات التوصية والمنشورات البحثية وما إلى ذلك على سبيل المثال في ETH (إحدى المدارس التي أفكر فيها) ، يُشاع أنه يجب أن يكون المرء في النسبة المئوية 99 للحصول على في.

على الرغم من أنني لم أكتب GRE بعد ، إلا أنني آمل أن أحصل على درجة 330+ وآمل أيضًا أن أكتب بيان غرض مقنع. ومع ذلك ، بالنسبة للتوصيات ، لديّ محاضران فقط (نعم ، ليس أساتذة) يعرفونني جيدًا وأنا متأكد من أنهم سيكتبون توصيات جيدة لي ، لكنهم ليسوا متخصصين في مجال الروبوتات ، لذلك قد لا يكون هذا ضخمًا زائد (لست متأكدا من هذا ، أي توضيحات ستساعد) أيضا ، ليس لدي أي منشورات بحثية. لتحسين ملفي الشخصي ، فيما يلي بعض الخطوات التي أتخذها / أفكر في اتخاذها:

بالنسبة إلى [1] ، يبدو أن هناك اختلافًا طفيفًا في الرأي في الإجابات التي حصلت عليها في هذا الموقع حول مدى التأثير الذي قد يحدثه هذا ولكن الإجماع هو أن التأثير ضئيل.

لقد قمت بتضمين [2] لأن بعض المدارس تطلب ثلاثة خطابات توصية ولدي حاليًا اثنين فقط من المُسجلين. بالإضافة إلى ذلك ، أريد أن أعرف ، ما مدى حرص الأساتذة على العمل مع أشخاص لم يعودوا طلابًا في الجامعة؟ هل لدى أي شخص خبرة في العمل مع أستاذ مع الاحتفاظ بوظيفة بدوام كامل؟ كيف هي المهمة؟

في [4] ، أعني ، بخطوة أبعد ، جعل المنصة منصة مستقلة حيث يتم تجريبها حاليًا عن بُعد ، ثم نشر العمل.

ما أريد معرفته ، مع قائمتي أعلاه ، هل أنا أسير في الاتجاه الصحيح؟ أي من هؤلاء (أو أي آخرين لم أدرجهم) من المحتمل أن يكون له التأثير الأكبر على ملفي الشخصي؟

مجرد اعتبار بسيط ، لدي وقت قصير (حوالي 5 أشهر) من الآن وحتى المواعيد النهائية لتقديم الطلبات لمعظم المدارس ، لذلك أحتاج إلى تعزيز هذا خلال تلك الفترة.


شاهد الفيديو: قدرات النسبة المئوية %%