GAM vs LOESS vs splajny

14

Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca 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., zbieram skróty GAM dla uogólnionych modeli dodatków i używa sześciennego splajnu.

Czy następujące spostrzeżenia są prawidłowe?

  • Loess szacuje odpowiedź przy określonych wartościach.

  • Splajny są przybliżeniami, które łączą różne częściowe funkcje, które pasują do danych (które składają się na uogólniony model addytywny), a splajny sześcienne są specyficznym rodzajem użytego splajnu.

Wreszcie, kiedy należy użyć splajnów, kiedy należy użyć LOESS?

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 Andrew Marderstein
źródło
3
jeśli gamfunkcja pochodzi z pakietu gam, faktycznie wykona zarówno splajny, jak i lokalne wygładzanie wielomianowe; LOESS to szczególna implementacja lokalnego wygładzania wielomianowego z kilkoma dodatkowymi dodatkami (np. Redukcja dużych reszt).
Glen_b

Odpowiedzi: