Вопросы с тегом «splines»

Моя проблема : я недавно встретил статистика, который сообщил мне, что сплайны полезны только для исследования данных и подвержены переобучению, таким образом, бесполезны при прогнозировании. Он предпочел исследовать с помощью простых полиномов ... Так как я большой поклонник сплайнов, и это противоречит моей интуиции, мне интересно узнать, насколько верны эти …

47 regression  splines 

Обобщенными аддитивными моделями являются те, где Y= α + f1( х1) + f2( х2) + еяy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i например. функции гладкие и должны быть оценены. Обычно по штрафным сплайнам. MGCV - это пакет в R, который делает это, и автор (Саймон Вуд) пишет …

31 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

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.

25 regression  splines  loess 

У меня есть данные со многими взаимосвязанными функциями, и я хочу начать с сокращения функций с помощью функции плавного базирования перед запуском LDA. Я пытаюсь использовать естественные кубические сплайны в splinesпакете с nsфункцией. Как мне назначить узлы? Вот основной код R: library(splines) lda.pred <- lda(y ~ ns(x, knots=5)) Но я …

23 r  splines 

Я ищу расширенное тематическое исследование линейной регрессии, иллюстрирующее шаги, необходимые для моделирования сложных, множественных нелинейных отношений с использованием GLM или OLS. На удивление трудно найти ресурсы, выходящие за рамки базовых школьных примеров: большинство книг, которые я прочитал, не пойдет дальше, чем лог-преобразование ответа в сочетании с BoxCox одного предиктора или …

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

Я не могу точно сказать о характере данных, поскольку они являются собственностью, но предположим, что у нас есть такие данные: каждый месяц некоторые люди подписываются на услугу. Затем в каждом последующем месяце эти люди могут обновить услугу, прекратить обслуживание или получить отказ в обслуживании (например, из-за неуплаты). Для самой ранней …

20 panel-data  splines  mars 

Я пытаюсь подобрать сплайн для GLM с использованием R. После того, как я подгоню сплайн, я хочу иметь возможность взять свою результирующую модель и создать файл моделирования в книге Excel. Например, допустим, у меня есть набор данных, где y - случайная функция от x, и наклон резко меняется в определенной …

20 splines 

Я заинтересован в изучении (и реализации) альтернативы полиномиальной интерполяции. Однако мне трудно найти хорошее описание того, как эти методы работают, как они связаны и как они сравниваются. Буду признателен за ваш вклад в плюсы / минусы / условия, при которых эти методы или альтернативы будут полезны, но некоторых хороших ссылок …

20 interpolation  splines 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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 

Скажем, мы работаем над моделью случайных эффектов некоторых данных подсчета во времени, и мы хотим контролировать некоторые тенденции. Обычно вы делаете что-то вроде: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") включить квадратную форму для t. Можно ли использовать более сложные методы сглаживания, такие как сглаживание по УХОДУ или сплайны, для моделирования …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

Учебники, как правило, имеют хорошие примеры графиков основы для однородных сплайнов, когда они объясняют тему. Что-то вроде ряда маленьких треугольников для линейного сплайна или ряда маленьких горбов для кубического сплайна. Это типичный пример: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Мне интересно, есть ли простой способ создать график сплайн-базиса, используя стандартные функции R (например, bs или …

18 data-visualization  splines 

примечание: без правильных ответов через месяц я разместил сообщение на SO Фон У меня есть модель, fff , где Y=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} -матрица выборок изпараметров размером а-векторвыходных данных модели.n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff требует большого объема вычислений, поэтому я хотел бы аппроксимировать fff используя многовариантный кубический сплайн через (X,Y)(X,Y)(X,Y) точек, …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Я изучаю сплайны из книги Hastie et al. "Элементы статистического изучения данных: добыча, вывод и прогнозирование". На странице 145 я обнаружил, что естественные кубические сплайны линейны за граничными узлами. В есть узлов, и о таком сплайне в книге дается следующее.KKKξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K Вопрос 1: Как освобождаются 4 степени свободы? …

16 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

Я знаю, что Гауссова регрессия процесса (GPR) является альтернативой использованию сплайнов для подгонки гибких нелинейных моделей. Я хотел бы знать, в каких ситуациях одна из них более подходит, чем другая, особенно в рамках байесовской регрессии. Я уже рассмотрел Какие преимущества / недостатки использования сплайнов, сглаженных сплайнов и эмуляторов гауссовских процессов? …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

Я пытаюсь найти локальные максимумы для функции плотности вероятности (найдены с использованием densityметода R ). Я не могу сделать простой метод «осмотреть соседей» (когда нужно осмотреть точку, чтобы увидеть, является ли это локальным максимумом по отношению к ее соседям), поскольку существует большой объем данных. Кроме того, кажется более эффективным и …

15 r  pdf  splines  maximum