Amazon Best VPN GoSearch

OnWorks favicon

r.regression.linegrass - ອອນລາຍໃນຄລາວ

ເປີດໃຊ້ r.regression.linegrass ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີຜ່ານ Ubuntu Online, Fedora Online, Windows online emulator ຫຼື MAC OS online emulator

ນີ້ແມ່ນຄໍາສັ່ງ r.regression.linegrass ທີ່ສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີໂດຍໃຊ້ຫນຶ່ງໃນຫຼາຍໆບ່ອນເຮັດວຽກອອນໄລນ໌ຂອງພວກເຮົາເຊັ່ນ Ubuntu Online, Fedora Online, Windows online emulator ຫຼື MAC OS online emulator

ໂຄງການ:

NAME


r.regression.line - ຄິດ​ໄລ່​ການ​ຖົດ​ຖອຍ​ເສັ້ນ​ຈາກ​ສອງ​ແຜນ​ທີ່ raster​: y = a + b*x​.

KEYWORDS


raster, ສະຖິຕິ, regression

ສະຫຼຸບສັງລວມ


r.regression.line
r.regression.line - ຊ່ວຍ
r.regression.line [-g] ແຜນທີ່=ຊື່ ແຜນທີ່=ຊື່ [output=ຊື່] [--ຂຽນທັບ] [--ຊ່ວຍເຫຼືອ]
[--ຄຳເວົ້າ] [--ງຽບ] [--ui]

ທຸງ:
-g
ພິມໃນຮູບແບບ Shell script

--ຂຽນທັບ
ອະນຸຍາດໃຫ້ໄຟລ໌ຜົນຜະລິດຂຽນທັບໄຟລ໌ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ

- ຊ່ວຍ
ພິມສະຫຼຸບການນຳໃຊ້

-- verbose
ຜົນຜະລິດໂມດູນ Verbose

--ງຽບ
ຜົນຜະລິດໂມດູນງຽບ

--ui
ບັງຄັບໃຫ້ເປີດກ່ອງໂຕ້ຕອບ GUI

ຕົວກໍານົດການ:
ແຜນທີ່=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ແຜນທີ່ສໍາລັບຄ່າສໍາປະສິດ x

ແຜນທີ່=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ແຜນທີ່ສໍາລັບຄ່າສໍາປະສິດ y

output=ຊື່
ໄຟລ໌ ASCII ສໍາລັບການເກັບຮັກສາຄ່າສໍາປະສິດການຖົດຖອຍ (ອອກໄປຫາຫນ້າຈໍຖ້າໄຟລ໌ບໍ່
ລະບຸ).

ລາຍລະອຽດ


r.regression.line ຄິດໄລ່ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ຈາກສອງແຜນທີ່ raster, ອີງຕາມການ
ສູດ
y = a + b*x
ບ່ອນທີ່
x
y
ເປັນຕົວແທນຂອງແຜນທີ່ raster ການປ້ອນຂໍ້ມູນ.

ທາງເລືອກອື່ນ, ມັນຊ່ວຍປະຢັດຄ່າສໍາປະສິດການຖົດຖອຍເປັນໄຟລ໌ ASCII. ຜົນໄດ້ຮັບປະກອບມີ
ຄ່າສຳປະສິດຕໍ່ໄປນີ້: ຄ່າຊົດເຊີຍ/ການຂັດຂວາງ (a) ແລະ gain/slope (b), ຄ່າສຳປະສິດຄວາມສຳພັນ
(R), ຈໍານວນຂອງອົງປະກອບ (N), ຫມາຍຄວາມວ່າ (medX, medY), ມາດຕະຖານ deviations (sdX, sdY), ແລະ F
ການທົດສອບສໍາລັບການທົດສອບຄວາມສໍາຄັນຂອງຮູບແບບ regression ທັງຫມົດ (F).

ຫມາຍເຫດ


ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ສໍາ​ລັບ​ການ offset/intercept (a) ແລະ gain/slope (b) ແມ່ນ​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​ກັບ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ
ຈາກຟັງຊັນ lm() ຂອງ R-stats.

EXAMPLE


ການປຽບທຽບສອງ DEM (SRTM ແລະ NED, ທັງສອງທີ່ມີຄວາມລະອຽດ 30m), ສະຫນອງໃຫ້ຢູ່ໃນພາກເຫນືອ
ຊຸດຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ Carolina:
g.region raster=elev_srtm_30m -p
r.regression.line mapx=elev_ned_30m mapy=elev_srtm_30m
y = a + b*x
a (ຊົດເຊີຍ): -1.659279
b (ຮັບ): 1.043968
R (sumXY - sumX*sumY/N): 0.894038
N (ຈໍານວນອົງປະກອບ): 225000
F (ຄວາມສໍາຄັນ F-test): 896093.366283
meanX (Mean of map1): 110.307571
sdX (ມາດຕະຖານ deviation ຂອງ map1): 20.311998
meanY (Mean of map2): 113.498292
sdY (ມາດຕະຖານ deviation ຂອງ map2): 23.718307

ການໃຊ້ທຸງຮູບແບບສະຄຣິບ AND ການປະເມີນ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຢູ່ໃນ shell:
g.region raster=elev_srtm_30m -p
eval `r.regression.line -g mapx=elev_ned_30m mapy=elev_srtm_30m`
# ຜົນການພິມຖືກເກັບໄວ້ໃນຕົວແປຕາມລໍາດັບ
ສະທ້ອນ $a
-1.659279
ສະທ້ອນ $b
1.043968
ສະທ້ອນ $R
0.894038

ໃຊ້ r.regression.linegrass ອອນລາຍໂດຍໃຊ້ບໍລິການ onworks.net


ເຊີບເວີ ແລະສະຖານີເຮັດວຽກຟຣີ

ດາວໂຫຼດແອັບ Windows ແລະ Linux

Linux ຄຳ ສັ່ງ

Ad




×
ການ​ໂຄ​ສະ​ນາ
?ຊື້ເຄື່ອງ, ຈອງ, ຫຼືຊື້ທີ່ນີ້ — ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຊ່ວຍໃຫ້ການບໍລິການຟຣີ.