r.regression.linegrass - Online sa Cloud

PROGRAMA:

NAME

r.regression.line - Kinakalkula ang linear regression mula sa dalawang raster na mapa: y = a + b*x.

KEYWORDS

raster, istatistika, regression

SINOPSIS

r.regression.line
r.regression.line - Tumulong
r.regression.line [-g] mapx=pangalan mga mapa=pangalan [output=pangalan] [--patungan] [--Tulungan]
[--pandiwang] [--tahimik] [--ui]

Mga Bandila:
-g
Mag-print sa istilo ng shell script

--patungan
Pahintulutan ang mga output file na i-overwrite ang mga kasalukuyang file

- Tumulong
I-print ang buod ng paggamit

--verbose
Verbose na output ng module

--tahimik
Tahimik na output ng module

--ui
Piliting ilunsad ang dialog ng GUI

parameter:
mapx=pangalan [kailangan]
Mapa para sa x coefficient

mga mapa=pangalan [kailangan]
Mapa para sa y coefficient

output=pangalan
ASCII file para sa pag-iimbak ng mga coefficient ng regression (output sa screen kung ang file ay hindi
tinukoy).

DESCRIPTION

r.regression.line kinakalkula ang isang linear regression mula sa dalawang raster na mapa, ayon sa
pormula
y = a + b*x
saan
x
y
kumakatawan sa input raster na mga mapa.

Opsyonal, nagse-save ito ng mga coefficient ng regression bilang isang ASCII file. Kasama sa resulta ang
sumusunod na coefficient: offset/intercept (a) at gain/slope (b), correlation coefficient
(R), bilang ng mga elemento (N), ibig sabihin (medX, medY), standard deviations (sdX, sdY), at ang F
pagsubok para sa pagsubok sa kahalagahan ng modelo ng regression sa kabuuan (F).

NOTA

Ang mga resulta para sa offset/intercept (a) at gain/slope (b) ay magkapareho sa nakuha
mula sa lm() function ng R-stats.

Halimbawa

Paghahambing ng dalawang DEM (SRTM at NED, parehong nasa 30m resolution), na ibinigay sa North
Halimbawang dataset ng Carolina:
g.region raster=elev_srtm_30m -p
r.regression.line mapx=elev_ned_30m mapy=elev_srtm_30m
y = a + b*x
a (Offset): -1.659279
b (Gain): 1.043968
R (sumXY - sumX*sumY/N): 0.894038
N (Bilang ng mga elemento): 225000
F (F-test significance): 896093.366283
meanX (Mean ng mapa1): 110.307571
sdX (Pamantayang paglihis ng mapa1): 20.311998
meanY (Mean ng mapa2): 113.498292
sdY (Pamantayang paglihis ng mapa2): 23.718307

Gamit ang watawat ng istilo ng script AT eval upang gawing available ang mga resulta sa shell:
g.region raster=elev_srtm_30m -p
eval `r.regression.line -g mapx=elev_ned_30m mapy=elev_srtm_30m`
# resulta ng pag-print na nakaimbak sa kani-kanilang mga variable
echo $a
-1.659279
echo $b
1.043968
echo $R
0.894038

Gumamit ng r.regression.linegrass online gamit ang mga serbisyo ng onworks.net