Вопросы с тегом «loess»

LOESS (или LOWESS) обозначает сглаживание локально взвешенной диаграммы рассеяния. Это форма локальной (k-ближайшего соседа) ядерной регрессии.

3
Интерпретация логарифмически преобразованного предиктора и / или ответа
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …
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 

7
Как мне решить, какой диапазон использовать в регрессии LOESS в R?
Я использую регрессионные модели LOESS в R, и я хочу сравнить результаты 12 разных моделей с различными размерами выборки. Я могу описать реальные модели более подробно, если это поможет с ответом на вопрос. Вот размеры выборки: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: …
26 r  regression  loess 

2
Сравнение сглаживающих сплайнов и лессов для сглаживания?
Я хочу лучше понять плюсы / минусы использования лёсса или сглаживающих сплайнов для сглаживания некоторой кривой. Другой вариант моего вопроса - есть ли способ построить сглаживающий сплайн так, чтобы он давал те же результаты, что и при использовании лёсса. Любая ссылка или понимание приветствуются.

1
Объяснение того, что Нейт Сильвер сказал о лессе
В вопросе, который я задал недавно , мне сказали, что это большое «нет-нет», экстраполировать с лессом. Но в последней статье Нейта Сильвера на FiveThirtyEight.com он обсуждал использование лессов для прогнозирования выборов. Он обсуждал специфику агрессивных и консервативных прогнозов с лессом, но мне любопытно, насколько правильно делать будущие прогнозы с лессом? …

4
Как спроецировать новый вектор на пространство PCA?
После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …
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 


1
Как рассчитать интервалы прогнозирования для LOESS?
У меня есть некоторые данные, которые я использовал, используя модель LOESS в R, давая мне это: Данные имеют один предиктор и один ответ, и они гетероскедастичны. Я также добавил доверительные интервалы. Проблема в том, что интервалы являются доверительными интервалами для линии, тогда как меня интересуют интервалы прогнозирования. Например, нижняя панель …

2
Если переменные ширины ядра часто хороши для регрессии ядра, почему они вообще не хороши для оценки плотности ядра?
Этот вопрос вызван обсуждением в другом месте . Переменные ядра часто используются в локальной регрессии. Например, loess широко используется и работает как сглаживающая регрессия, и основан на ядре переменной ширины, который адаптируется к разреженности данных. С другой стороны, считается, что переменные ядра приводят к плохим оценкам в оценке плотности ядра …

1
Какова интуиция за сменными образцами при нулевой гипотезе?
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …
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 

1
Как получить R-квадрат для лессов?
Как рассчитать R-квадрат ( ) статистики в R для и / или выхода функции? Например, для этих данных:р2р2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lpимеет два массива fitдля модели и se.fitдля стандартной ошибки.
15 r  r-squared  loess 

4
МЕНЬШЕ, что позволяет разрывы
Существует ли метод моделирования, такой как LOESS, который допускает ноль, один или несколько разрывов, где время разрывов не известно априори? Если метод существует, есть ли существующая реализация в R?

1
ГАМ против проигрыша против сплайнов
Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает 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 …

5
Нахождение точек перегиба в R по сглаженным данным
У меня есть некоторые данные, которые я использую loess. Я хотел бы найти точки перегиба сглаженной линии. Это возможно? Я уверен, что кто-то нашел причудливый метод, чтобы решить эту проблему ... Я имею в виду ... в конце концов, это R! Я в порядке с изменением функции сглаживания, которую я …
14 r  smoothing  loess 

2
Почему функция STL дает значительные сезонные колебания со случайными данными
Я составил следующий код с функцией stl (Сезонная декомпозиция временных рядов по Лесс): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Это показывает значительное сезонное изменение со случайными данными, помещенными в коде выше (функция rnorm). Изменения в значимости видны каждый раз, когда это выполняется, хотя картина иная. Два таких шаблона показаны ниже: Как мы можем …

1
Как найти p-значение гладкой регрессии сплайна / лёсса?
У меня есть некоторые переменные, и мне интересно найти нелинейные отношения между ними. Поэтому я решил добавить несколько сплайнов или лессов и напечатать красивые графики (см. Код ниже). Но я также хочу иметь некоторую статистику, которая дает мне представление о том, насколько вероятно, что отношение является вопросом случайности ... т.е. …
10 r  regression  splines  loess 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.