«splines» etiketlenmiş sorular

Bağlam : Bu yüzden ben kullanıyorum, parametrik görünmeyen bir ScatterPlot bir çizgi çizmek istiyorum geom_smooth()içinde ggplotde R. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.Genelleştirilmiş katkı modelleri için GAM …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Diyelim ki, konum, hız ve ivme için bazı ölçümler içeren bir veri kümem var. Hepsi aynı "koşu" dan geliyor. Doğrusal bir sistem kurabilirim ve tüm bu ölçümlere bir polinom sığdırabilirim. Ama aynısını spline ile yapabilir miyim? Bunu yapmanın 'R' yolu nedir? İşte sığdırmak istediğim bazı simüle veriler: f <- function(x) …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

Lojistik regresyon analizinde sürekli öngörücü değişkenler için logit için doğrusallık varsayımı ile karıştırıyorum. Tek değişkenli lojistik regresyon analizi kullanarak potansiyel prediktörleri tararken doğrusal ilişkiyi kontrol etmemiz gerekir mi? Benim durumumda, katılımcılar arasında beslenme durumu (ikilik sonuç) ile ilişkili faktörleri tanımlamak için çoklu lojistik regresyon analizini kullanıyorum. Yaş, Charlson komorbidite skoru, …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

Kamaların GLM modellerinde değil, yalnızca GAM modellerinde bulunması yanlış mıdır? Bunu bir süre önce duydum ve bunun sadece bir yanlış anlama mı yoksa bir gerçeği mi olduğunu merak ettim. İşte bir örnek:

12 generalized-linear-model  splines 

Doğal (yani kısıtlı) kübik kamalar kullanıldığında, oluşturulan temel fonksiyonlar yüksek oranda eşbiçimlidir ve bir regresyonda kullanıldığında çok doğrusallık gösteren çok yüksek VIF (varyans enflasyon faktörü) istatistikleri üretiyor gibi görünmektedir. Tahmin amaçlı bir model söz konusu olduğunda, bu bir sorun mudur? Kama yapısının doğası nedeniyle her zaman böyle olacak gibi görünüyor. …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

Bazı kod ve çıktı var ve bir model oluşturmak istiyorum. Bu çıktıyı kullanarak bir model oluşturmak nasıl bilmiyorum: require("splines") x <- c(0.2, 0.23, 0.26, 0.29, 0.33, 0.46, 0.53 ) y <- c(0.211, 0.2026, 0.2034, 0.2167, 0.2177, 0.19225, 0.182) fit <- lm(y ~ ns(x,3)) summary(fit) Not ns()doğal kübik eğri B-parça baz …

12 r  splines 

Bir model için düzleştirmeler / spline'lar kullanırken yeni veriler için tahminlerin nasıl yapıldığına dair kavramsal bir açıklama yapmaya yardımcı olabilir misiniz? Örneğin, kullanılarak oluşturulan bir model verilmiş gamboostiçinde mboostp-yivler ile, R paketin ne kadar yeni veri tahminleri yapılır? Eğitim verilerinden ne kullanılır? Diyelim ki x bağımsız değişkeninin yeni bir değeri …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Çeşitli regresyon problemlerinde spline kullanımı hakkında çok şey okuyorum. Bazı kitaplar (örneğin Hodges Richly Parrametreli Doğrusal Modeller ) cezalandırılmış spline'lar önerir. Diğerleri (örneğin, Harrell Regresyon Modelleme Stratejileri ) kısıtlı kübik spline'ları tercih eder. Bunlar pratikte ne kadar farklı? Sık sık birini veya diğerini kullanmaktan çok farklı sonuçlar elde eder misiniz? …

11 regression  splines 

Bu yüzden binning neden her zaman kaçınılması gerektiği hakkında birkaç yazı okudum . Bu iddia için popüler bir referans bu bağlantıdır . Ana kaçamak, binleşme noktalarının (veya kesme noktalarının) ve sonuçta ortaya çıkan bilgi kaybının oldukça keyfi olması ve spline'ların tercih edilmesidir. Bununla birlikte, şu anda birçok özelliği için bir …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

Aklımda belirli bir örnek veya görevim yok. Ben sadece b-spline'ları kullanma konusunda yeniyim ve regresyon bağlamında bu işlevi daha iyi anlamak istedim. Yanıt değişkeni ile bazı belirleyicileri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek istediğimizi varsayalım . Öngörücüler bazı sayısal değişkenlerin yanı sıra bazı kategorik değişkenleri içerir.yyyx1, x2, . . . , xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

Bu soruya yapılan bir yorumda , @whuber, periyodik verilere uyması için spline'ların periyodik bir versiyonunu kullanma olasılığını gösterdi. Bu yöntem, özellikle spline'ları tanımlayan denklemler ve bunların pratikte nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum (çoğunlukla Rkullanıcıyım, ancak ihtiyaç duyulursa MATLAB veya Python ile yapabilirim). Ayrıca, ama bu bir "sahip …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Bazı değişkenlerim var ve aralarında doğrusal olmayan ilişkiler bulmak istiyorum. Bu yüzden bazı spline veya loess uymaya ve güzel araziler yazdırmaya karar verdim (aşağıdaki koda bakın). Ama aynı zamanda ilişkinin bir rastlantısallık meselesi olduğuna dair bir fikir veren bazı istatistiklere sahip olmak istiyorum ... örneğin, örneğin doğrusal regresyon için olduğu …

10 r  regression  splines  loess 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Ben böyle bir şey ile benim veri sığdırmak ise lm(y~a*b)R sentaks ile, abir ikili değişkendir ve bsayısal bir değişkendir, daha sonra a:betkileşim terimi eğimi arasındaki farktır y~bde a0 = ve en a= 1. Şimdi, hadi arasındaki ilişkiyi söylemek yve beğrisel olduğunu. Şimdi uyuyorsanız lm(y~a*poly(b,2)), o a:poly(b,2)1değişimin değişimdir y~bseviyesine koşullu ayukarıdaki …

10 r  multiple-regression  splines 

S: Yivleri yumuşatmak yerine durum uzayı modellemesi ve Kalman filtrelemesi kullanmak hangi veriler için uygundur? İkisi arasında bir denklik ilişkisi var mı? Bu yöntemlerin birbirine nasıl uyduğuna dair üst düzey bir anlayış edinmeye çalışıyorum. Johnstone'un yeni Gauss Tahmini: Dizi ve Çoklu Çözünürlük Modelleri'ne göz attım . Durum-uzay modelleri ve Kalman …

10 kalman-filter  splines  state-space-models