Запитання з тегом «splines»

Моя проблема : Нещодавно я зустрічався зі статистиком, який повідомив мені, що сплайни корисні лише для дослідження даних і піддаються надмірній відповідності, тому не корисні для прогнозування. Він вважав за краще досліджувати прості полиноми ... Оскільки я великий фанат сплайнів, і це суперечить моїй інтуїції, мені цікаво дізнатися, наскільки ці …

47 regression  splines 

Узагальнені моделі добавок - це такі, де наприклад. функції плавні, і їх слід оцінити. Зазвичай пенальними шліцами. MGCV - це пакет в R, який робить це, і автор (Simon Wood) пише книгу про свій пакет із прикладами R. Ruppert та ін. (2003) написати набагато доступнішу книгу про простіші версії того …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

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 мене є дані з багатьма співвіднесеними функціями, і я хочу розпочати, зменшуючи функції з плавною базовою функцією, перш ніж запускати LDA. Я намагаюся використовувати в splinesупаковці з nsфункцією природні кубічні сплайни . Як мені займатися призначенням вузлів? Ось основний код R: library(splines) lda.pred <- lda(y ~ ns(x, knots=5)) Але …

23 r  splines 

Я шукаю розширений випадок лінійної регресії, що ілюструє кроки, необхідні для моделювання складних, декількох нелінійних зв’язків за допомогою GLM або OLS. Напрочуд складно знайти ресурси, що виходять за рамки базових шкільних прикладів: більшість прочитаних книг не піде далі, ніж перетворення журналу відповіді, поєднане з BoxCox одного прогноктора, або природний сплайн …

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

Я не можу бути конкретним щодо характеру даних, оскільки вони є власними, але припустимо, у нас є такі дані: Щомісяця деякі люди підписуються на послугу. Тоді, у кожному наступному місяці, ці люди можуть оновити послугу, припинити послугу або відмовити у послузі (наприклад, за несплату). Для найбільш ранньої когорти в наших …

20 panel-data  splines  mars 

Я намагаюся встановити сплайн для GLM за допомогою R. Після того, як я підганяю сплайн, я хочу мати змогу взяти отриману модель і створити файл моделювання в робочій книжці Excel. Наприклад, скажімо, у мене є набір даних, де y - випадкова функція x, а нахил різко змінюється в певній точці …

20 splines 

Мені цікаво вивчити (і реалізувати) альтернативу поліноміальній інтерполяції. Однак у мене виникають проблеми з пошуком хорошого опису того, як ці методи працюють, як вони співвідносяться та як їх порівнюють. Буду вдячний за ваш внесок щодо плюсів / мінусів / умов, за яких ці методи чи альтернативи були б корисними, але …

20 interpolation  splines 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

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 

Скажімо, ми працюємо над моделлю випадкових ефектів деяких даних підрахунку з часом, і ми хочемо контролювати деякі тенденції. Зазвичай ви робите щось на кшталт: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") включити квадратичну форму для t. Чи можна використовувати деякі більш складні методи згладжування, такі як ЗЛАСНЕ згладжування або сплайси для …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

У підручниках зазвичай є прикладні графіки основи для рівномірних сплайнів, коли вони пояснюють тему. Щось на зразок ряду маленьких трикутників для лінійного сплайна або ряду маленьких горбків для кубічного сплайна. Це типовий приклад: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Мені цікаво, чи існує простий спосіб генерувати графік основи сплайну за допомогою стандартних функцій R (наприклад, …

18 data-visualization  splines 

зауважте: не маючи правильних відповідей через місяць, я відправив повідомлення в ТА Фон У мене є модель, , де Y = f ( X )fffY= f( X )Y=f(Х)Y=f(\textbf{X}) ХХ\textbf{X} - матриця зразків з параметрів, а - вектор модельних виходів.n × mн×мn \times mммmYYYn × 1н×1n \times 1 fff обчислювально інтенсивно, …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Я дізнаюся про сплайни з книги "Елементи статистичного вивчення даних, висновок та прогнозування" від Hastie et al. На сторінці 145 я виявив, що природні кубічні сплайни лінійні за межі вузлів. У є KKK вузлів, і про такий сплайн у книзі наведено наступне.ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K Питання 1: Як звільняються 4 …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

Мені відомо, що Гауссова процесова регресія (GPR) - це альтернатива використанню сплайнів для встановлення гнучких нелінійних моделей. Мені хотілося б знати, в яких ситуаціях одна була б більш придатною, ніж інша, особливо в байєсівській регресії. Я вже розглядав, які переваги / недоліки використання сплайнів, згладжених сплайнів та емуляторів процесів Гаусса? …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

Я намагаюся знайти локальні максимуми для функції щільності ймовірності (знайденої за допомогою densityметоду R ). Я не можу простий метод "озирнутися навколо сусідів" (де можна оглянути точку, щоб побачити, чи це локальний максимум щодо своїх сусідів), оскільки є великий об'єм даних. Крім того, здається більш ефективним і загальним використовувати щось …

15 r  pdf  splines  maximum