Splajny są funkcjami elastycznymi, połączonymi razem z części wielomianowych, używanymi do aproksymacji lub wygładzania. Ten znacznik jest przeznaczony dla każdego rodzaju splajnu (np. Splajny B, splajny regresyjne, splajny cienkościenne itp.).
Mój problem : Niedawno spotkałem statystykę, który poinformował mnie, że splajny są przydatne tylko do eksploracji danych i podlegają nadmiernemu dopasowaniu, a zatem nie są przydatne w przewidywaniu. Wolał odkrywać za pomocą prostych wielomianów ... Ponieważ jestem wielkim fanem splajnów, a to...
Uogólnione modele addytywne to takie, w których na przykład . funkcje są płynne i należy je oszacować. Zwykle przez karane splajny. MGCV jest pakietem w R, który to robi, a autor (Simon Wood) pisze książkę o swoim pakiecie z przykładami R. Ruppert i in. (2003) napisać znacznie bardziej dostępną...
Chciałbym lepiej zrozumieć zalety / wady stosowania splajnów less lub wygładzających do wygładzania niektórych krzywych. Inną odmianą mojego pytania jest to, czy istnieje sposób na skonstruowanie wygładzającego splajnu w sposób, który da takie same wyniki, jak użycie lessa. Wszelkie odniesienia...
Mam dane z wieloma skorelowanymi funkcjami i chcę zacząć od ograniczenia funkcji z płynną funkcją podstawową przed uruchomieniem LDA. Próbuję użyć naturalnych splajnów sześciennych w splinespakiecie z nsfunkcją. Jak przejść do przypisywania węzłów? Oto podstawowy kod R: library(splines) lda.pred...
Szukam zaawansowanego studium przypadku regresji liniowej ilustrującego kroki wymagane do modelowania złożonych, wielu nieliniowych zależności za pomocą GLM lub OLS. Zaskakująco trudno jest znaleźć zasoby wykraczające poza podstawowe przykłady szkolne: większość książek, które przeczytałem, nie...
Interesuje mnie nauka (i wdrażanie) alternatywy dla interpolacji wielomianowej. Mam jednak problem ze znalezieniem dobrego opisu działania tych metod, ich powiązań i porównania. Byłbym wdzięczny za Twój wkład w zalety / wady / warunki, w których te metody lub alternatywy byłyby przydatne, ale...
Usiłuję dopasować splajn dla GLM za pomocą R. Po dopasowaniu splajnu chcę móc wziąć wynikowy model i utworzyć plik modelowania w skoroszycie programu Excel. Załóżmy na przykład, że mam zestaw danych, w którym y jest losową funkcją x, a nachylenie zmienia się nagle w określonym punkcie (w tym...
Nie mogę sprecyzować charakteru danych, ponieważ są one zastrzeżone, ale załóżmy, że mamy takie dane: Każdego miesiąca niektóre osoby zapisują się na usługi. Następnie w każdym kolejnym miesiącu osoby te mogą uaktualnić usługę, przerwać usługę lub odmówić usługi (np. Z powodu braku zapłaty). Dla...
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
Załóżmy, że pracujemy nad modelem efektów losowych niektórych danych zliczanych w czasie i chcemy kontrolować niektóre trendy. Zwykle zrobiłbyś coś takiego: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") zawierać kwadratowy kształt dla t. Czy można zastosować bardziej...
Podręczniki zazwyczaj mają ładne przykładowe wykresy podstawy jednolitych splajnów, kiedy wyjaśniają temat. Coś w rodzaju rzędu małych trójkątów dla splajnu liniowego lub rzędu małych garbów dla splajnu sześciennego. To typowy
uwaga: bez poprawnych odpowiedzi po miesiącu, przeszedłem do SO tło Mam model, , gdzie Y = f ( X )fafafY= f( X )Y=fa(X)Y=f(\textbf{X}) jestmacierzą n × m próbek z m parametrów, a Y jestwektorem n × 1 wyników modelu.XX\textbf{X}n × mn×mn \times mmmmYYYn × 1n×1n \times 1 jest intensywne...
Uczę się o splajnach z książki „Elementy statystycznego uczenia się eksploracji danych, wnioskowania i prognozowania” Hastie i in. Na stronie 145 stwierdziłem, że naturalne splajny sześcienne są liniowe poza sękami granicznymi. W jest węzłów, a o takim podano w
Wiem, że regresja procesu Gaussa (GPR) jest alternatywą dla używania splajnów do dopasowania elastycznych modeli nieliniowych. Chciałbym wiedzieć, w jakich sytuacjach jedna byłaby bardziej odpowiednia niż druga, szczególnie w ramach regresji bayesowskiej. Już spojrzałem na Jakie są zalety / wady...
Próbuję znaleźć lokalne maksima dla funkcji gęstości prawdopodobieństwa (znalezionej metodą R density). Nie mogę wykonać prostej metody „rozglądania się po sąsiadach” (gdzie ktoś rozgląda się po punkcie, aby sprawdzić, czy jest to maksimum lokalne w stosunku do swoich sąsiadów), ponieważ istnieje...
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...
Jestem mylony z założeniem liniowości logitu dla ciągłych zmiennych predykcyjnych w analizie regresji logistycznej. Czy musimy sprawdzać zależność liniową podczas przeszukiwania potencjalnych predyktorów przy użyciu analizy regresji logistycznej z jedną zmienną? W moim przypadku używam analizy...
Czy to źle, że splajny są dostępne tylko w modelach GAM, a nie w modelach GLM? Słyszałem to jakiś czas temu i zastanawiam się, czy to tylko nieporozumienie, czy też ma w tym trochę prawdy. Oto
Mam trochę kodu i danych wyjściowych i chciałbym zbudować model. Nie wiem, jak zbudować model przy użyciu tego wyjścia: 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))...
Podczas korzystania z naturalnych (tj. Ograniczonych) splajnów sześciennych, tworzone funkcje podstawowe są wysoce współliniowe, a po zastosowaniu w regresji wydają się generować bardzo wysokie statystyki VIF (współczynnik inflacji wariancji), sygnalizując wielokoliniowość. Czy rozważając przypadek...