Discussion :

[faskeita]

Bonjour tout le monde,
Ma question est la suivante, je souhaiterais exprimer l'erreur quadratique moyenne sur deux variables aléatoires (x1,x2) en utilisant la cellule de voronoi carré, x1 et x2 sont uniformément distribués sur la cellule.
J’aimerais aussi savoir la formule de l'erreur quadratique moyenne bidimensionnelle, j'ai utilisé matlab pour représenter ces variables et le carré, mon souci je ne sais pas comment calculer EQM.
Merci de m'aider

[mr_samurai]

Salut,

Je ne comprends pas vraiment votre besoin. Mais ce code est un début:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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err = sum((x1 - x2).^2)

Petit coucou aux anciens au passage .

++

[faskeita]

Merci pour la réponse.
J'aurai autre chose à demander j'ai un bout de code qui m'a permis de répresenter mes variables aléatoires et un cercle sur le même repère, cette fois je voudrais récuperer la valeur des points se trouvant à l'interieur du cercle pour les mettre par exemple dans une variable A ou B merci votre aide
voici mon bout de code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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a=-0.5;
b=0.5;
x1 = a + (b-a).*rand(100,1);
x2 = a + (b-a).*rand(100,1);

scatter(x1,x2,'b','.');
title('variables aleatoires & cercle')
hold on;
grid on
% Définition    
    rayon =0.4 ;
    
    px = 0 ;
    py = 0 ;
    
   theta = linspace(0, 2*pi, 100) ;
    
    x =  px + rayon * cos(theta) ;
    y =  py + rayon * sin(theta) ;
    
% Affichage
    plot(x, y,'r') ;
    axis([-rayon - 1 rayon + 1 -rayon - 1 rayon + 1 ])
    axis equal

[Invité]

Bonjour,

Regarde la fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

doc inpolygon

[Jerome Briot]

Regarde la fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

doc inpolygon

Dans le cas du cercle, le passage en coordonnées polaires avec la fonction CART2POL suivi d'un test ri <= R sera plus efficace

[shaiHulud]

Bonsoir,

Une petite remarque sur la MSE bidimensionelle: elle s'ecrit plutot

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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errors= signal - repmat(predictor,size(signal,1),1);
MSE= sum(errors'*errors);

ou j'ai supposé que le signal de dimension [T,2] et le prédicteur (moyenne par exemple) de dimension [1,2].

Contrairement à la formule de mr_samurai (qui n'est pas bidimensionelle), tu obtiens bien 4 termes: les mse de chaque coordonnée sur la diagonale, et les termes croisés ('covariance d'erreur') hors diagonale.