«splines» etiketlenmiş sorular

Sorunum : Kısa süre önce, spline'ların yalnızca verileri araştırmak için yararlı olduğunu ve fazladan incelemeye maruz kaldığını, bu nedenle öngörmede fayda sağlamadığını bildiren bir istatistikçiyle tanıştım. Basit polinomlarla keşif yapmayı tercih etti ... Spline'ların büyük bir hayranı olduğum için ve bu sezgime aykırı olduğu için, bu argümanların ne kadar geçerli …

47 regression  splines 

Genelleştirilmiş katkı modelleri, örneğin . fonksiyonlar düzgündür ve tahmin edilir. Genellikle penaltılaşmış spline'lar. MGCV bunu yapan bir R paketidir ve yazar (Simon Wood) paketi hakkında R örnekleri ile bir kitap yazar. Ruppert ve ark. (2003) aynı şeyin basit versiyonları hakkında çok daha erişilebilir bir kitap yazmaktadır. y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Bir eğriyi yumuşatmak için boşluk veya düzleme yayları kullanmanın artılarını / eksilerini daha iyi anlamak istiyorum. Sorumun başka bir varyasyonu da, loess kullanmakla aynı sonuçları verecek şekilde bir düzleştirme spline inşa etmenin bir yolu olup olmadığıdır. Herhangi bir referans veya içgörü memnuniyetle karşılanmaktadır.

25 regression  splines  loess 

Çok sayıda ilişkili özelliğe sahip verilerim var ve bir LDA'yı çalıştırmadan önce özellikleri düzgün bir temel işleviyle azaltarak başlamak istiyorum. splinesPaketinde doğal kübik spline nsişlevini kullanmaya çalışıyorum . Düğümleri nasıl atabilirim? İşte temel R kodu: library(splines) lda.pred <- lda(y ~ ns(x, knots=5)) Ama budakların nasıl seçileceği hakkında hiçbir fikrim yok …

23 r  splines 

GLM veya OLS kullanarak karmaşık, çoklu doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için gereken adımları gösteren gelişmiş bir doğrusal regresyon durum çalışması arıyorum. Temel okul örneklerinin ötesine geçen kaynakları bulmak şaşırtıcı bir şekilde zordur: Okuduğum kitapların çoğu, bir tahmincinin bir BoxCox'u veya en iyi durumda doğal bir eğri ile birleştiğinde yanıtın bir …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Verilerin mülkiyeti konusunda özel olduğu için spesifik olamam, ancak bunun gibi verilerimiz olduğunu varsayalım: Her ay, bazı insanlar bir hizmete kaydoluyor. Daha sonra, sonraki her ay, bu kişiler hizmeti yükseltebilir, hizmeti durdurabilir veya hizmeti reddedebilir (örn. Ödeme başarısızlığı nedeniyle). Verilerimizdeki en erken grup için yaklaşık 2 yıllık veri (24 ay) …

20 panel-data  splines  mars 

R kullanarak bir GLM için bir spline uydurmaya çalışıyorum. Spline'ı yerleştirdikten sonra, ortaya çıkan modelimi alıp bir Excel çalışma kitabında bir modelleme dosyası oluşturmak istiyorum. Örneğin, y'nin x'in rastgele bir işlevi olduğu ve eğimin belirli bir noktada aniden değiştiği bir veri kümem olduğunu varsayalım (bu durumda @ x = 500). …

20 splines 

Polinom enterpolasyonuna bir alternatif öğrenmek (ve uygulamak) ile ilgileniyorum. Ancak, bu yöntemlerin nasıl çalıştığı, nasıl ilişkili oldukları ve nasıl karşılaştırıldığına dair iyi bir açıklama bulmakta sorun yaşıyorum. Bu yöntemlerin veya alternatiflerin yararlı olacağı artıları / eksileri / koşulları hakkındaki girdilerinizi takdir ediyorum, ancak metinlere, slaytlara veya podcast'lere bazı iyi referanslar …

20 interpolation  splines 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Diyelim ki zaman içinde bazı sayım verilerinin rastgele efektler modeli üzerinde çalışıyoruz ve bazı eğilimleri kontrol etmek istiyoruz. Normalde şöyle bir şey yaparsınız: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") ikinci dereceden bir şekil eklemek t. Bu ilişkiyi modellemek için LOESS daha pürüzsüz veya spline gibi daha karmaşık pürüzsüzleştirme teknikleri kullanmak …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

Ders kitapları genellikle konuyu açıklarken tekdüze spline tabanının güzel örnek grafiklerine sahiptir. Doğrusal bir spline için bir dizi küçük üçgen veya kübik bir spline için bir dizi küçük hörgüç gibi bir şey. Bu tipik bir örnektir: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Standart R fonksiyonlarını (bs veya ns gibi) kullanarak spline tabanını çizmenin kolay bir …

18 data-visualization  splines 

Not: Bir ay sonra hiçbir doğru cevapları, ben reposted var SO Arka fon Bir modelim var, fff , buradaY=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} , parametrelerinden örnek matrisidir ve Y , model çıktılarının n \ times 1 vektörüdür.n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff hesaplama açısından yoğundur, bu nedenle f'yi (X, Y) noktaları fffüzerinden çok …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Hastie ve ark. Tarafından yayınlanan "İstatistiksel Öğrenme Veri Madenciliği, Çıkarım ve Tahmin Öğeleri" kitabındaki spline'ları öğreniyorum. 145. sayfada Doğal kübik kamaların sınır düğümlerinin ötesinde doğrusal olduğunu buldum. Orada knot, içinde spline'lar ve şu kitapta böyle bir spline hakkında bilgi verilmektedir.Karsılık 1 , ξ 2 , . . . ξ KKKKξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

Gauss Süreci Regresyonunun (GPR) esnek doğrusal olmayan modellerin takılması için spline kullanımına alternatif olduğunu biliyorum. Özellikle Bayesci regresyon çerçevesinde hangi durumların diğerinden daha uygun olacağını bilmek istiyorum. Zaten baktım oluklarını, düzleştirilmiş oluklarını ve Gauss süreci taklitçileri kullanmanın avantajları / dezavantajları nelerdir? ancak bu yazıda GPR'de hiçbir şey görünmüyor.

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

Bir olasılık yoğunluk fonksiyonu için yerel maxima bulmaya çalışıyorum (R densityyöntemi kullanılarak bulundu ). Basit bir "komşuların etrafına bakın" yöntemi (burada komşularına göre yerel bir maksimum olup olmadığını görmek için bir noktaya bakar) yapamıyorum çünkü büyük miktarda veri var. Ayrıca, Spline enterpolasyonu gibi bir şey kullanmak ve daha sonra hata …

15 r  pdf  splines  maximum