Ruumiliste loodusandmete statistiline analüüs

Kalle Remm, Jaanus Remm ja Ants Kaasik. Tartu 2012.

Publitseeritud digitaalsete teoste hoidlas dSpace

Autorid tänavad kõiki, kes selle käsiraamatu koostamisele kaasa aitasid.
Raamatu avamiseks klikka kaanekujutisel.

Lisafailid

Jooniste tegemisel kasutatud lähteandmed xlsx failides peatükkide kaupa.

Peatükis 4.1.2 viidatud MS Windows süsteemis tarkvarajupi NDENS võimed on nüüdseks veebipõhises veebikalkulaatoris.

Peatükis 4.2.2 viidatud Exceli faili suunad.xls funktsioonid on nüüdseks ruumistatistika veebikalkulaatoris.

Peatükis 4.3.1 ja 4.3.2 viidatud tarkvarajupi LSTATS põhilised võimed on nüüd ruumistatistika veebikalkulaatoris.

Peatükis 4.3.3 viidatud tarkvarajupi Toroidpinnadvõimed on nüüd ruumistatistika veebikalkulaatoris.

Peatükis 6.1.2 joonisel 6-1 ja peatükis 6.1.9 viidatud MS Access Visual Basic kood, mille abil genereeriti rühmitatud juhusliku paiknemisega vaatluskohad Saare maakonnas. Palju kiiremini ja mugavamalt loob juhuslikku punktmustrit ruumistatistika veebikalkulaator.

Retsensioonid

Jonne Kotta
Jaan Liira
Tõnu Möls
Toomas Tammaru
Tiit Raid
Kalle Kirsimäe

Lisaks nendele arvamustele saatsid retsensendid ja kolleegid üksikmärkusi, millest oli suur abi teose viimistlemisel.


Eessõna

Kalle Remm jt. „Ruumiliste loodusandmete statistiline analüüs“ pakub väärtuslikku täiendust geoinformaatika ja ökoloogia suuna tudengite ja teadlaskonna käsiraamatute hulka. Õpikust leiavad aga huvitavat lugemist ka teiste uurimissuundade esindajad, kellel tuleb oma töös rohkem või vähem kokku puutuda eluslooduse, elusloodust kujundavate protsesside ning nende protsesside tagajärjel tekkinud mustritega. Soovitan julgesti süveneda Kalle Remmi ja kaasautorite poolt avaldatud käsiraamatusse ja seda mitmel heal põhjusel.
(1) Pole ju teadmata, et ajal, mil inglisekeelne maailm tungib kõikidesse eluvaldkondadesse ja eestikeelne terminoloogia ei jõua tohutult kiire arenguga sammu pidada, pakub käesolev käsiraamat pidepunkte statistika, aga ka näiteks intellektitehnika alaste emakeelsete mõistete koha pealt.
(2) Raamat on kirjutatud lihtsas ja ladusas keeles ning arusaamist ei piira ka napid statistikaalased teadmised. Nende tarbeks, kes vajavad väikest sissejuhatust statistiliste analüüside maailma, on autorid esimeses kolmes peatükis üldistavalt kokku võtnud olulisema, mida läheb tarvis raamatu teises pooles esitatud ruumiliste meetodite mõistmiseks. Spetsiaalselt ruumilise analüüsi meetodeid käsitlevad peatükid on neljas, viies ja kuues, mis annavad lisaks meetodite põhialuste kirjeldamisele ka ülevaate iga teema erialasest kirjandusest ja autoritepoolseid seisukohti.
(3) Aastasadu on inimesed imetlenud meid ümbritsevat elustikku, püüdnud mõista elustikku mustreid kujundavaid protsesse ning (tihti praktilistest kaalutlustest lähtuvalt) üritanud ennustada liikide ja elupaikade paiknemist ruumis ning ajas. Kõigi nende analüüside puhul on ruumiliste meetodite osatähtsus pidevalt kasvanud. Ühelt poolt peegeldab see kaugseire andmekogumite paremat kättesaadavust ja arvutustehnika kiiret arengut, aga vähemtähtsam pole ka arusaam, et paiknemine ruumis on midagi sellist, mida ei ole võimalik pelgalt klassikaliste keskkonnatunnuste abil ennustada. Ruumi- ja ajamustrite uurimine iseenesest on üks võti ökoloogilistest protsessidest arusaamiseks.
(4) Praktilise poole pealt on tervitatav, et autorid on lisaks teoreetilistele ülevaadetele toonud näiteid erinevate meetodite kasutusest. Abiks on ka viited mitmetele tarkvaralahendustele (sh. autorite poolt loodud Constud programmile), mis võimaldab lugejal iseseisvalt kätt harjutada.
(5) Loomulikult ei võimalda raamatu formaat kõiki meetodeid süvitsi käsitleda ja valdkonna mahukus tingib osade peatükkide konspektiivsuse. Kiirel ajal on aga selline stiil tervitatav ning kellel tekib huvi mingi spetsiifilise teema vastu, leiab abi autorite poolt pakutud mahukast kirjandusülevaatest.
(6) Raamatust ei puudu ka autorite isiklik suhe valdkonna suhtes. Mitmest peatükist saab lugeda põnevatest ja põhjalikest uurimustest, milles autorid on rakendanud erinevaid ruumianalüüse, et paremini tundma õppida Eestimaa loodust.
Arvan, et käesolev käsiraamat on suundanäitava ja märgilise tähendusega suurendades eestlaste hulgas valdkonna populaarsust ning kasvatades teadmiste pagasit ruumilistest meetoditest. Minu jaoks oli raamat ütlemata inspireeriv ning siit ammutatud ideed leiavad lähiaastatel kasutust mereteaduse arendamisel. Minu lugupidamine autorite suhtes!

Jonne Kotta
merebioloog

Vead, arvamuseavaldused ja parandusettepanekud

Allpool olevas kinni/lahti paneelis on lahtrid ja nupud parandusettepanekute saatmiseks ning tabel varasemate sellelt veebilehelt saadetud paranduste ja arvamustega.
Autorid on tänulikud iga märkuse ja ettepaneku eest.

Paranduste ja arvamuste saatmine
Saatja nimi:

E-mail:

Teade:

Manus .png, .jpg, .bmp või .gif vormis pildina:

Manus failina:


Varasemad teated

Pane tähele, et allpool olevas tabelis sõnumi saatja nime ei näidata.

AegTeadeKommentaar 
28.06.2019 10:22:15Peatüki 4.1.2.17. teise lõigu esimene lause peaks olema: "Ripley (1976, 1977, 1985) võttis punktmustrite kirjeldamiseks kasutusele funktsiooni K(t), mis sisaldab naaberobjektide loendamist erinevates raadiustes. K(t) on teise järgu statistik, kuna see on kauguse funktsioon." 15307
27.06.2019 11:56:15Lk 170 Peaks olema: "L(t) – t statistiku oodatav väärtus ühtlasel piiramatu suurusega pinnal paikneva juhusliku punktprotsessi korral on 0.", mitte "L(t) statistiku ...". 15304
5.10.2017 16:44:20Joonis 4-8 allkirja eelviimane lause peaks olema: Leiukohad on juhuslikust sagedamini vahemaa alla 1 km ja 2-4 km juures. 11039
25.10.2016 10:56:56"Kreeka tähestik koos tähtede eestikeelsete nimedega on lisas 1." (lk 13) Lisa 1 peaks viima leheküljeni, kus see lisa asub, aga pole klikkamiseks aktiivne. 9075
24.10.2016 11:21:41Lk 16 lõpus on sõna "kvalitatiivselt" kirjutatud "kvalitatatiivset". Lk 363 on sõna "interpoleerimismudeli" asemel "interpoleerimisimudeli". 9054
31.08.2016 9:05:24Valem [1-37] on vigane ja tuleks üldse ära jätta. 8029
25.01.2016 15:17:29lk 345 - 3D visualiseerimisvahendite komplekti World Constriction Set – lingi all pole midagi, ütleb "Page not found; No page could be found at this address. " 7624
20.04.2015 12:23:22Õpiku tabelit 5 leheküljel 151 on nüüd tublisti parandatud. Uus versioon on aadressil http://Digiarhiiv.ut.ee/Ained/Doc/RASA_teooria_parandustega_lk_151.pdf 6708
5.03.2015 17:04:28Lk 157 joonise all lõigus on lauses "Samuti on lihtne..." ebavajalik sõnakordus. Lk 239 joonise 5-6 allkirjas peab olema "... mõisapargist ida pool." Kaassõna kirjutatakse käändsõnast, mille juurde ta kuulub, lahku. 6645
21.11.2014 16:33:34Lk 204 peab lühendi LSATS asemel olema LSTATS. 5941
123

Kordamisküsimused õpikust

Selles paneelis on peatükkide kaupa digiraamatus Ruumiliste loodusandmete statistiline analüüs olevad kordamisküsimused, kommentaarid ja lahendamisjuhised, võimalus küsimustele vastata ja seejärel näha andmebaasis olevat vastust.

IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
50011Millisel juhul võrdub muutuja dispersioon nulliga?
50022Kas üksiksündmuse tõenäosust kajastab jaotusfunktsioon või tõenäosusfunktsioon?
50033Milleks standardiseeritakse tunnuseid?
50044Mida saab järeldada, kui empiiriline jaotus erineb oluliselt oodatavast jaotusest?
50055Kui suur on tõenäosus, et viie pojaga kährikkoera pesakonnas on kaks emast ja kolm isast poega, kui eeldada, et isase järglase sündimise tõenäosus on 0,53? Mõtle järele, kas küsitakse kumulatiivset tõenäosust või vaid täpselt antud variandi tõenäosust.
50066Oletame, et õpilaste teadmiste kontrolliks soovitakse kasutada testi, mis koosneb kümnest küsimusest, kusjuures igal küsimusel on ette antud kolm vastusevarianti. Oletame, et test loetakse sooritatuks, kui õigesti on vastatud vähemalt kuus küsimust. Kui suur on tõenäosus test edukalt läbida, kui vastaja teab vastuseid pooltele küsimustele ja teiste küsimuste vastused märgib juhuslikult? Millised on võimalused testi rangemaks muuta? Arvutada saab läbikukkumise tõenäosuse kaudu kasutades binoomjaotust. Pane tähele, et juhuslikult märgitavast viiest vastusest on tarvis saada vähemalt üks õige tulemus.
50077Olgu taignasse, millest valmistatakse 100 rosinakuklit, pandud 300 rosinat. Mitu kuklit on oodatavalt ilma rosinateta eeldades, et taigna segamine tagab rosinate juhusliku paiknemise? Rosinate arv kuklites peaks antud eelduse kehtimise korral olema Poissoni jaotusega.
50088Kui suur on tõenäosus, et kahvatõmmetega taimedelt kogutud 50 puugi hulgas on vähemalt üks entsefaliidiviiruse kandja, kui viiruse kandjate osakaal kogu populatsioonist on 1%? Kuna kumulatiivset jaotust arvutatakse väiksemate väärtuste poolt suuremate poole, siis on lihtsam kõigepealt Poissoni jaotuse abil arvutada tõenäosus, et ükski viiekümnest puugist ei ole nakatunud. Seejärel on lihtne leida vastandsündmuse tõenäosus, mis ongi vähemalt ühe nakatunud puugi olemasolu valimis.
50099Üksikisiku jaoks ei ole lapse sünd juhuslik, kuid rahva puhul võib laste sündi vaadelda juhusliku protsessina. Oletame, et ühe Kukimukimaa täiskasvanud naise kohta on sellel maal keskmiselt 2,3 last. Kui palju peaks 1000 selle maa 50-aastase naise hulgas oodatavalt olema viie lapsega emasid, kui lapsed jaguneksid naiste vahel juhuslikult? Poissoni jaotuse ülesanne.
501010Kui suur on tõenäosus, et aasal liblikaid püüdes tabatakse kirju liblikas neljandana, kui lisaks kirjudele püütakse vaid valgeid? Eeldame, et kirjude ja valgete liblikate arvukused, märgatavused ja püütavused on võrdsed. Seda ülesannet saab lahendada tõenäosuste korrutamisega.
501111Keskmiselt on viiesajaleheküljelise käsikirja leheküljel 4,5 kirjaviga. Mitmel leheküljel peaks olema üle kümne vea, kui vea tekkimine on juhuslik protsess ja vea tekkimise tõenäosus on käsikirja kõikides osades sama? Ülesannet saab lahendada kumulatiivse Poissoni jaotuse abil. Pane tähele, et lihtsam on kõigepealt arvutada tõenäosus, et vigu on kümme või vähem.
501212Kahesajaleheküljelises käsikirjas on kokku 700 kirjaviga. Mitu lehekülge peaks olema vigadeta, kui vea tekkimine on juhuslik protsess ja vea tekkimise tõenäosus on käsikirja kõikides osades sama? Millele viitab suurem vigadeta lehekülgede arv? Ülesannet saab lahendada Poissoni jaotuse abil. Pane tähele, et vigadeta variandi tõenäosuse arvutamisel ei ole vahet, kas kasutada kumulatiivset jaotust või arvutada vaid variant 0 tõenäosust, sest loendusandmetes negatiivseid väärtusi ei ole.
501313Millal on Poissoni jaotuse tõenäosusfunktsioon ligikaudu sümmeetriline?
501414Ida-Viru maakonnas on põdra elupaiku (metsamaad) 2280,07 km². 1999.a. oli seal hinnanguliselt 823 põtra. Mitmel ruutkilomeetril on ootuspärane 4 või enama põdra esinemine, kui põtrade paiknemine oleks juhuslik? Mida võib arvata, kui vaatlusandmete järgi nähti nelja- või enamapealisi põdraseltsinguid suuremas arvus kohtades? Vaatluskohad loetakse selles ülesandes diskreetseteks mittekattuvateks ruutkilomeetri suurusteks üksusteks.
501515Ida-Viru maakonnas on põdra elupaiku (metsamaad) 2280,07 km². 1999.a. oli seal hinnanguliselt 823 põtra. Mitu põtra asuks oodatavalt üksikult (ainsana ruutkilomeetris), kui põtrade paiknemine oleks juhuslik? Pane tähele, et üksikult paiknevate põtrade arv võrdub ruutkilomeetrite arvuga, kus on üks põder. Ruutkilomeetrite (vaatluskohtade) juhuslikkuse korral oodatavat arvu saab arvutada Poissoni jaotuse abil.
501616Mis on nullhüpotees?
501717Mida uuritakse ühepoolse, mida kahepoolse hüpoteesi abil?
501818Mis on süstemaatilise valikumeetodi eelis juhusliku valikumeetodi ees?
501919Kas juhuslike puude vanuse määramine Tartu Toomemäel esindab Eesti pargipuude keskmist vanust? Põhjenda vastust.
502020Mis vahe on keskmisel hälbel ja standardhälbel?
IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
50501Kumba klassi, kas A või B, määraks vaatluse (tunnus 1 = x, tunnus 2 = R) naiivne Bayesi klassifikaator ja millisesse optimaalne Bayesi klassifikaator, kui õpetusandmestik koosneb järgmistest vaatlustest? Kumb klass on tõenäolisem, kui tunnuste väärtusi ei ole teada? Klass Tunnus 1 Tunnus 2 A x R A x S A y T B z R B x S B x T B y R B y S Abi peaks olema õpiku valemitest 2-28 ja 2-29 ja näidisfailist Bayes.xlsx, mille viit on selle küsimustetabeli ees.
50512Kas kujutise pikslite klassifitseerimisel suurima tõepära meetodil on tarvis teada pikslite omavahelist paiknemist sama andmekihi piires?
51022Mis on TSS statistiku muutumisvahemik?
50523Mille poolest erineb Mahalanobise vahemaa eukleidilisest vahemaast tunnusruumis?
50534Mille poolest erinevad klassifikatsioonipuu ja regressioonipuu?
50545Milline on kokkulangev osa ja klassifikatsioonitäpsuse kordaja kapa väärtus, kui klasside sagedus vigade maatriksis on järgmine?: 0 10 10 10 0 10 10 10 100
50556Milline on kapa väärtus, kui klasside sagedus vigade maatriksi kõigis lahtrites on võrdne?
50567Kas klassifikatsioonitäpsuse kordaja kapa võib olla kokkulangevuse osakaaluga võrdne? Kui jah, siis millisel juhul?
50578Kas klassifikatsioonitäpsuse kordaja kapa saab olla suurem kui kokkulangevuse osakaal?
50589Kas klassifikatsioonitäpsuse kordaja kapa saab olla negatiivne? Kui jah, siis millal?
505910Kas lihtsam on enamik vaatlusi pimesi kahte klassifikatsiooniüksusesse jagada siis, kui klasside sagedus on võrdne või siis, kui on ebavõrdne? Vastus sõltub sellest, kas otsustaja teab, kumb klass on sagedasem või ei tea. Näiteks kui ühes katses on 1 lipik märgistatud ja 9 märgistamata, teises katses on nii märgistatud kui ka ka märgistamata lipikuid 5. Ülesanne on märgistatud ja märgistamata lipikud üles leida olukorras, kus märgistust ei ole näha. Kummal juhul õnnestub suurem arv lipikuid pimesi õigesse klassi paigutada?
506011Kas klasside juhuslikul määramisel oodatavalt õigesti klassifitseeritud vaatluste arv sõltub kasutatud klasside arvust?
506112Mille suhtes arvutatakse vigade maatriksist kasutaja täpsus (user’s accuracy) ja mille suhtes klassifitseerija täpsus (producer’s accuracy)?
506213Kas kolmeväärtuselise tunnuse vigade maatriksi kõigis üheksas lahtris võivad olla samad arvud (sagedused)?
506314Kas vigade maatriks on oma diagonaali suhtes sümmeetriline?
506415Kas tundmatu objekti klassikuuluvuse määramisel klassifikatsioonipuu abil saab seletavaid tunnuseid kasutada suvalises järjekorras?
506516Kas klassifikatsioonipuu meetod on rakendatav pideva muutuja klassifitseerimisel? Kui jah, siis millal?
506617Kas objektide klassifitseerimisel kasutatavad tunnused võivad olla nominaalsed?
506718Kas klastrite moodustamise reeglid tekivad klasteranalüüsi käigus?
506819Kas klasteranalüüs eeldab klastrite olemasolu andmetes?
IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
50701Mis on Occami habemenuga?
50712Mis on parsimooniareegel?
50723Mis on mudeli kalibreerimise tulemus?
50734Milliste andmete modelleerimiseks sobib logitmudel?
50745Kas lineaarsetes regressioonimudelites saab kasutada nominaalseid argumenttunnuseid? Kui jah, siis millistes?
50756Mida näitab regressioonikordaja?
50767Mida näitab regressioonivõrrandi vabaliige?
50778Mida peaks tegema lünklike andmetega enne regressioonanalüüsi?
50789Mida peaks ette võtma, kui regressioonijäägid ilmselt ei ole normaaljaotusega?
507910Millised kolm tunnust iseloomustavad laiska probleemikäsitlust?
508011Mille poolest erineb k-means meetod k-NN meetodist?
508112Millal sobib mudeli täpsuse hindamiseks ruutkeskmine viga?
508213Milliseid näidiseid kasutatakse k-lähima naabri meetodi puhul?
508314Milliseid näidiseid kasutatakse d-lähima naabri meetodi puhul?
508415Millised on aja võimalikud rollid statistilistes mudelites?
508516Mis on mudeli liigsobitamine?
508617Mis on treeningtäpsus ja mis on kontrolltäpsus?
508718Mis on kontrollandmestik ja mis on õpetusandmestik?
508819Mis on mudeli ristkontroll?
508920Millise muutuja mudeli täpsuse hindamiseks sobib kapa kordaja?
IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
50911Esita näide, kus punktmustri tüübi tõlgendus sõltub mõõtkavast või kontekstist?
50922Mis näitab naabrite tihedust Ripley K(t) graafikul?
50933Milline punktmustri kirjeldamise meetod väljendab keskmist pindala punktobjekti kohta?
50944Mis on punktmustri kirjeldamise vahemaameetodite puhul kauguse arvutamise lähtepunktiks?
50955Mille poolest erinevad punktmustrite kirjeldamise esimese järgu ja teise järgu meetodid?
50966Mis on lähima naabri keskmise kauguse eelis k lähima naabri kauguse ees ja vastupidi, mis on k lähima naabri keskmise kauguse eelis ühe lähima naabri kauguse ees?
50977Kas k-NN ja ML meetodi kasutamiseks pilditöötluses on tarvis teada sama andmekihi pikslite omavahelist paiknemist?
50988Mis on pinna segmenteerimise tulemus?
50999Kas kahte liiki punktobjektide paiknemine võib samal ajal olla agregeerunud ja segregeerunud?
510010Milles seisneb lokaaldispersioonide meetod?
510311Mis on Poissoni mets?
510412Miks on vahemaad kasutavad punktmustri kirjeldamise meetodid punktide hõreda paiknemise puhul tõhusamad kui loendimeetodid?
510513Mida näitab tühiku statistik?
510614Millised kaks erinevust on Diggle G(r) jaotusel ja radiaaljaotusel?
510715Nimeta kaks põhjust, miks üldiselt eelistatakse lähima naabri kauguste jaotust kõigi vahemaade jaotusele.
510816Miks on juhusliku punktmustri korral oodatav vahemaa juhuslikust vaatluskohast lähima punktobjektini sama, mis oodatav vahemaa korrapärase võrgustiku vaatluskohast lähima punktobjektini?
510917Kui suur on oodatav naaberobjektide arv raadiuses t, kui Ripley K(t) = 10?
511018Mille tõenäosust näitab radiaaljaotus?
511119Mis erinevus on O-ring statistikul ja radiaaljaotusel?
511220Kas Ripley K(t) funktsiooni eelis naabrite tihedust mõõtvate statistikute ees on tugevam suure või vähese punktobjektide hulga puhul? Miks?
IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
51261Mis muutujad on autokorrelogrammi telgedel?
51272Mis vahe on ristkorrelogrammil, korrelogrammil ja autokorrelogrammil?
51283Kas rohkem varieeruvad suurema või väiksema aknaga silutud andmed?
51294Kas silumine kauguse pöördväärtusega proportsionaalsete kaaludega võib anda interpoleeritud väärtuse, mis on väljaspool originaalandmete haaret?
51305Kumb annab siledama pinna, kas silumine kauguse pöördväärtuse proportsionaalsete kaaludega või kauguse pöördväärtuse ruuduga proportsionaalsete kaaludega?
51316Too mõni negatiivse ruumilise autokorrelatsiooni näide.
51327Kas ruumiline autokorrelatsioon on alati seotud kindla vahemaaga?
51338Mis mõttes on näivkordus näiv?
51349Milliseid hälbeid kasutatakse Morani I, Geary c ja Pearsoni lineaarse korrelatsioonikordaja arvutamisel?
513510Kas positiivne ruumiline autokorrelatsioon suurendab esimest või teist liiki statistilise vea tõenäosust? Põhjenda.
513611Millise eelduse kehtimisel on Morani I võimalike väärtuste vahemik –1…+1?
513712Mis vahe on lokaalsel autokorrelatsioonil ja autokorrelatsioonil naabervaatluste vahel?
513813Kui suur on kogu uuritaval alal konstantse väärtusega muutuja ruumiline autokorrelatsioon Morani I järgi?
513914Millega põhjendaksid kahega jagamist semidispersiooni arvutamisel ehk ruumilise varieeruvuse mõõtmist poolhajuvusena, mitte ruumilise hajuvusena?
514015Mis mõttes on risttabel ja ristkorrelogramm risti?
514116Kas kriging sobib liigi esinemise või puudumise interpoleerimiseks vaatluskohtade vahele?
514217Mille poolest on sarnased näidistele tuginev järeldamine ja mitme punkti geostatistika?
514318Mille poolest erineb ruumiline korrelatsioon klassikalisest mitteruumilisest korrelatsioonist?
514419Kuidas seletada negatiivset ruumilist korrelatsiooni oktoobrikuu ja novembrikuu paljuaastase keskmise sademete hulga vahel üle 250 km vahemaaga Baltimaade ilmavaatlusjaamades?
514520Miks on indikaator-ümbrus üldjuhul lähimast naabrusest mõnevõrra kaugemal?
IDNrKüsimusLahendamisjuhis...
51581Mille poolest erinevad harvendusega protsessid ja inhibitsiooniga protsessid?
51592Mis on vaatluskohtade lihtsa juhusliku paigutuse puudused?
51603Milleks kasutatakse neutraalseid maastikumudeleid?
51614Mis vahe on nullhüpoteesil, nullmudelil, neutraalsel mudelil ja neutraalsel maastikumudelil?
51625Mis on maastiku neutraalse muutumismudeli lähteandmed?
51636Kas fraktaalne muster on juhuslik?
51647Mis on stohhastilise jäljenduse eelis interpoleerimise ees?
51658Mis on stohhastilise jäljenduse puudus võrreldes interpoleerimisega?
51669Milleks karastatakse jäljendust?
516710Mille poolest erineb Gibbsi sampler ja järjestikune jäljendus?
516811Mis vahe on logistilisel regressioonimudelil ja autologistilisel mudelil?
516912Kas detailiseerimine eeldab täiendavate detailsemate tunnuste kasutamist või saab detailiseerida ka vaid sama andmekihi järgi?
517013Millise näitaja järgi eemaldatakse nurki Ramer-Douglas-Peuckeri algoritmi kohaselt?
517114Mis on kartograafilise generaliseerimise peamine eesmärk?