Запитання з тегом «loess»

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я використовую LOESS регресійні моделі в R, і я хочу порівняти виходи 12 різних моделей з різними розмірами вибірки. Я можу описати фактичні моделі більш детально, якщо це допоможе у відповіді на питання. Ось розміри вибірки: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: …

26 r  regression  loess 

Я б хотів краще зрозуміти плюси / мінуси використання або лесових, або згладжуючих сплайнів для згладжування деякої кривої. Ще одна варіація мого питання полягає в тому, чи є спосіб побудувати згладжуючий сплайн таким чином, що дасть ті самі результати, що і використання льосу. Будь-яка посилання чи розуміння вітаються.

25 regression  splines  loess 

У запитанні, яке я нещодавно задав , мені відповіли, що екстраполяція з льосом було великим «ні-ні». Але в останній статті Нейт Сілвер на FiveThirtyEight.com він обговорював використання льосу для здійснення передвиборчих прогнозів. Він обговорював специфіку агресивних проти консервативних прогнозів з льосом, але мені цікаво обгрунтованість того, щоб робити майбутні прогнози …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Яка різниця між БЕЗКОШТОВНИМИ ТА НИЗМИМИ? З Вікіпедії я можу лише бачити, що ЛОСС - це узагальнення НИСЬОГО. Чи мають вони трохи інші параметри?

17 nonparametric  loess 

У мене є деякі дані, які я встановив, використовуючи модель LOESS в R, давши мені це: Дані мають один предиктор і одну відповідь, і вони є гетеросептичними. Я також додав інтервали довіри. Проблема полягає в тому, що інтервали - це довірчі інтервали для лінії, тоді як мене цікавлять інтервали прогнозування. …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Це питання спонукається до обговорення в інших місцях . Змінні ядра часто використовуються при локальній регресії. Наприклад, льос широко використовується і добре працює як регресія, і ґрунтується на ядрі змінної ширини, яке адаптується до розрідженості даних. З іншого боку, звичайно вважається, що змінні ядра призводять до поганих оцінок при оцінці …

17 nonparametric  smoothing  kernel-smoothing  loess 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Як обчислити статистику R-квадрата ( ) в R для та / або виводу функції? Наприклад, для цих даних:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lpмає два масиви fitдля моделі та se.fitдля стандартної помилки.

15 r  r-squared  loess 

Чи існує така модель моделювання, як LOESS, яка допускає нульовий, один або більше розривів, коли терміни розривів не відомі априорі? Якщо методика існує, чи існує реалізація в R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Контекст : Я хочу , щоб намалювати лінію в діаграмі розсіювання , що не виникає параметрическими, тому я використовую geom_smooth()в ggplotв R. Він автоматично повертається, 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 …

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 

У мене є деякі дані, які я легко використовую loess. Я хотів би знайти точки перегину згладженої лінії. Чи можливо це? Я впевнений, що хтось створив фантазійний метод, щоб вирішити це ... Я маю на увазі ... зрештою, це R! Я добре змінюю функцію згладжування, яку використовую. Я просто використовував, …

14 r  smoothing  loess 

Я побудував наступний код з функцією stl (Сезонне декомпозиція часових рядів по Лоссу): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Він показує знакову сезонність з випадковими даними, введеними в код вище (функція rnorm). Значні зміни спостерігаються щоразу, коли цей запуск виконується, хоча шаблон є іншим. Нижче показано дві такі схеми: Як ми можемо розраховувати …

11 time-series  seasonality  loess 

У мене є деякі змінні, і мені цікаво знайти нелінійні зв’язки між ними. Тож я вирішив прилаштувати якийсь сплайн або льос і надрукувати приємні сюжети (див. Код нижче). Але я також хочу мати певну статистику, яка дає мені уявлення, наскільки ймовірним є те, що відносини є питанням випадковості ... тобто, …

10 r  regression  splines  loess