Запитання з тегом «splines»

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 набір даних, який містить, скажімо, деякі вимірювання положення, швидкості та прискорення. Усі походять із одного і того ж «бігу». Я міг би побудувати лінійну систему і помістити поліном на всі ці вимірювання. Але чи можу я те ж саме зробити зі сплайнами? Який "R" спосіб зробити це? …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

Я плутаю припущення про лінійність logit для безперервних змінних прогнозів в аналізі логістичної регресії. Чи потрібно перевіряти лінійну залежність під час скринінгу на потенційних прогнокторів, використовуючи невідмінний логістичний регресійний аналіз? У моєму випадку я використовую багаторазовий логістичний регресійний аналіз для виявлення факторів, пов’язаних із статусом харчування (дихотомічним результатом) серед учасників. …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

Чи не так, що сплайни доступні лише в GAM-моделях, а не в GLM-моделях? Я почув це деякий час назад і замислювався, чи це просто помилкова думка, чи є якась правда в цьому. Ось ілюстрація:

12 generalized-linear-model  splines 

При використанні природних (тобто обмежених) кубічних сплайнів базові функції, створені вкрай колінеарними, і при використанні в регресії, здається, створюють дуже високу статистику VIF (коефіцієнта дисперсії), що сигналізує про мультиколінеарність. Коли ми розглядаємо випадок моделі для прогнозування, це питання? Схоже, це завжди буде так через характер конструкції шпонки. Ось приклад в …

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

У мене є код і вихід, і я хотів би побудувати модель. Я не знаю, як побудувати модель, використовуючи цей вихід: 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) Зауважимо, що ns()генерується …

12 r  splines 

Чи може хто-небудь допомогти дати концептуальне пояснення того, як робляться прогнози для нових даних при використанні гладких / сплайнів для прогнозної моделі? Наприклад, враховуючи модель, створену за gamboostдопомогою mboostпакету в R, з p-сплайнами, як робляться прогнози для нових даних? Що використовується з даних про навчання? Скажіть, що є нове значення …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Я багато читаю про використання сплайнів при різних проблемах регресії. Деякі книги (наприклад, Ходжес, рясно параметрізовані лінійні моделі ) рекомендують пенізовані сплайни. Інші (наприклад, регресійні стратегії моделювання регресії ) вибирають обмежені кубічні сплайни. Наскільки вони відрізняються на практиці? Чи часто ви отримуєте істотно різні результати від використання того чи іншого? …

11 regression  splines 

Тому я прочитав кілька дописів про те, чому слід уникати binning завжди . Популярна посилання на цю заяву - це посилання . Головне, що точки поповнення (або точки відрізку) є досить довільними, а також втрата інформації, що виникає, і що слід віддати перевагу сплайнам. Однак зараз я працюю з API …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

Я не маю на увазі конкретного прикладу чи завдання. Я просто новачок у використанні b-сплайнів і хотів краще зрозуміти цю функцію в контексті регресії. Давайте припустимо , що ми хочемо , щоб оцінити залежність між змінним відгуком і деякі провісники х 1 , х 2 , . . . , …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

У коментарі до цього питання користувач @whuber цитував можливість використання періодичної версії сплайнів для підгонки періодичних даних. Я хотів би дізнатися більше про цей метод, зокрема рівняння, що визначають сплайни, і як їх реалізувати на практиці (я здебільшого Rкористувач, але я можу зробити з MATLAB або Python, якщо виникне потреба). …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

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 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

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 

Якщо я підхоплюю свої дані в чомусь на зразок lm(y~a*b), у синтаксисі R, де aє двійковою змінною і bє числовою змінною, то a:bтермін взаємодії - це різниця між нахилом y~bу a= 0 та at a= 1. Тепер, скажімо, зв'язок між yі bє криволінійним. Якщо я зараз підходить lm(y~a*poly(b,2)), то a:poly(b,2)1зміна …

10 r  multiple-regression  splines 

Питання: Для яких даних доцільно використовувати моделювання простору стану та фільтрацію Кальмана замість згладжування сплайнів і навпаки? Чи є якась залежність еквівалентності між ними? Я намагаюся зрозуміти, як ці методи поєднуються на високому рівні. Я переглянув нову Гауссова оцінку Джонстона : Можливості послідовності та мультирезолюції . Дивно, що не було …

10 kalman-filter  splines  state-space-models