আমার কাছে প্রতিদিনের মাটির আর্দ্রতার ডেটা সহ রাস্টারদের (.vrt) একটি সেট রয়েছে। আমি মাসের মধ্যে পরিমাপ করার জন্য সমস্ত রেস্টারদের পিক্সেলগুলি যোগ করতে চাই। যাইহোক, পুরো বিশ্বটি প্রতিদিন আচ্ছাদিত হয় না, যার ফলস্বরূপ অন্যান্য দিনগুলিতে ব্যবস্থা রয়েছে এমন জায়গাগুলিতে নোডাটা মানগুলির ফলাফল।
আমি যা করতে চাই তা হ'ল প্রতিটি রাস্টারের মানগুলি যোগ করা। তবে, মনে হয় যে প্রতিবার কোনও নোডাটা পিক্সেল যোগ হয়, ফলস্বরূপ পিক্সেলটি সরাসরি নোডাটা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। আমি এর বিপরীতটি চাই: সমস্ত নোডা মানগুলিকে উপেক্ষা করে বাকিগুলি সংক্ষিপ্ত করে।
আমি সমস্যাটি সমাধানের 2 টি উপায় সম্পর্কে ভেবেছিলাম:
- নোডাটার মানগুলিকে উপেক্ষা করে রাস্টারদের যোগফল
- নোডাটা পিক্সেলকে 0 মান রূপান্তর করুন, তারপরে সমস্ত রাস্টারদের যোগফল দিন
দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি এটি করার কোনও সরঞ্জাম পাই না।
আমাকে কি কেউ সাহায্য করতে পারবেন?
আমি আশ্চর্য হয়েছি যে ফলাফলটি কীভাবে ব্যাখ্যাযোগ্য হবে: সর্বোপরি, অঙ্কগুলি অনুপস্থিত দিনের জন্য মূল্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করবে না, নির্দেশ করে যে তারা নিখোঁজ তথ্যের পরিমাণের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন পরিমাণে পক্ষপাতদুষ্ট কম হবে। যদি ডেটা অনুপস্থিত কোন উপলব্ধিজনক পরিমাণ হয়, তাহলে আপনি যদি এর পরিবর্তে বিবেচনা করা উচিত আরোপিত হিসাবের বা পূর্বাভাসের অনুপস্থিত কোষ এ মূল্যবোধ ও তারপর সমষ্টি অনুষ্ঠানে যোগ দেন।
—
হোবার
এই মন্তব্যের জন্য ধন্যবাদ। আমি ডেটা পরিচালকদের জিজ্ঞাসা করেছি এবং তারা বলেছে যে তারা সমস্ত উপলব্ধ ডেটা সংশ্লেষ করে গড় মান গণনা করে, তারপর সেই পিক্সেলের উপর পর্যবেক্ষণগুলি পাওয়া যায় যখন মাসের মধ্যে দিনের সংখ্যা দ্বারা ভাগ করে।
—
ড্যামিয়েন
এটি রাস্টারদের একটি স্ট্যাকের স্থানীয় অর্থের সমান, যেখানে জিআইএসকে সমস্ত নোডাটা কোষ উপেক্ষা করার জন্য নির্দেশ দেওয়া হয়, যা আপনাকে যাওয়ার আরও একটি উপায় প্রস্তাব করে। যাইহোক, অনুপস্থিত পর্যবেক্ষণগুলি মানগুলির সাথে সম্পর্কিত হলে এই পদ্ধতিটি এখনও সম্ভাব্য পক্ষপাতদুষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন মেঘের আচ্ছাদনটির কারণে ডেটা মিস করছেন, তখন এটি প্রশংসনীয় যে সেই দিনগুলিতে মাটির আর্দ্রতা স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি (গড়) বেশি হতে পারে।
—
হোবার
ঠিক আছে, আমি কেবলমাত্র 'নোডাটা উপেক্ষা করুন' যাচাই করে সেল স্ট্যাটিস্টিক্স সরঞ্জামটি পরীক্ষা করেছি এবং এটি যা চেয়েছিল ঠিক তা করে। আমি এ জাতীয় পদ্ধতির ত্রুটিগুলি সম্পর্কে সচেতন। যাইহোক, আমার কাজ স্থান এবং সময় উভয়ই নয় বরং বড় আকারের, সুতরাং আমি ধরে নিই যে এই জাতীয় পক্ষপাতিত্ব কম গুরুত্বপূর্ণ হবে। যাইহোক, আমার কাছে ডেটা পছন্দ করার মতো সত্যই নেই।
—
ড্যামিয়েন
স্কেল পক্ষপাতের পরিমাণের সাথে সম্পর্কিত হবে না। পক্ষপাতের গুরুত্ব তার আকার এবং এটিতে আপনার প্রয়োগের সংবেদনশীলতার উপর নির্ভর করে। যদিও আপনি তথ্য সম্পর্কে কিছু করতে সক্ষম নাও হতে পারে, আপনি কি তাদের বিশ্লেষণের জন্য পদ্ধতি উপর নিয়ন্ত্রণ আছে। এটির উন্নতি করার জন্য প্রচুর উপায় রয়েছে। আপনার বিকল্পগুলির মধ্যে হ'ল সময়ের সাথে সাথে বিভক্ত হওয়া এবং কোভেরিয়েটগুলির বিরুদ্ধে প্রতিরোধ করা যা মাটির আর্দ্রতার সাথে সম্পর্কিত হতে পারে এবং এমনকি নিখোঁজ হওয়ার তারিখেও উপলভ্য। (অনুপস্থিত মানগুলিকে "
—
অনুমান