Вопросы с тегом «splines»

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 …

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 меня есть набор данных, который содержит, скажем, некоторые измерения для положения, скорости и ускорения. Все приходят от одного и того же «бега». Я мог бы построить линейную систему и подогнать полином для всех этих измерений. Но могу ли я сделать то же самое со сплайнами? Что такое способ «R»? …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

Меня смущает предположение о линейности логита для переменных непрерывного предиктора в логистическом регрессионном анализе. Нужно ли проверять линейные отношения при проверке потенциальных предикторов с использованием анализа неизменяемой логистической регрессии? В моем случае я использую множественный логистический регрессионный анализ для выявления факторов, связанных с состоянием питания (дихотомический результат) среди участников. Непрерывные …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

Неправильно ли, что сплайны доступны только в GAM-моделях, а не в GLM-моделях? Я слышал это некоторое время назад, и удивляюсь, является ли это просто заблуждением, или в этом есть доля правды. Вот иллюстрация:

12 generalized-linear-model  splines 

При использовании естественных (то есть ограниченных) кубических сплайнов созданные базовые функции являются в высокой степени коллинеарными, и при использовании в регрессии, по-видимому, они дают очень высокую статистику VIF (дисперсионный коэффициент инфляции), сигнализируя о мультиколлинеарности. Когда кто-то рассматривает случай модели для целей прогнозирования, это проблема? Кажется, что так будет всегда из-за …

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

У меня есть код и вывод, и я хотел бы построить модель. Я не знаю, как построить модель, используя этот вывод: 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) Обратите внимание, что …

12 r  splines 

Может ли кто-нибудь помочь дать концептуальное объяснение того, как делаются прогнозы для новых данных при использовании сглаживания / сплайнов для прогнозирующей модели? Например, учитывая модель , созданную с использованием gamboostв mboostпакете в R, с р-сплайнами, как предсказания новых данных сделали? Что используется из данных обучения? Скажем, есть новое значение независимой …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Я много читаю об использовании сплайнов в различных регрессионных задачах. В некоторых книгах (например, в линейных моделях Парриметриза Ходжеса ) рекомендуются штрафные сплайны. Другие (например, стратегии регрессионного моделирования Харрелла ) выбирают ограниченные кубические сплайны. Насколько они отличаются на практике? Часто ли вы получаете существенно отличающиеся результаты от использования одного или …

11 regression  splines 

Итак, я прочитал несколько постов о том, почему всегда следует избегать биннинга. Популярной ссылкой для этого утверждения является эта ссылка . Основным препятствием является то, что точки биннинга (или точки отсечения) являются довольно произвольными, а также в результате потери информации, и что сплайны должны быть предпочтительными. Тем не менее, в …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

У меня нет конкретного примера или задачи. Я просто новичок в использовании b-сплайнов, и я хотел лучше понять эту функцию в контексте регрессии. Давайте предположим, что мы хотим оценить взаимосвязь между переменной ответа и некоторыми предикторами . Предикторы включают некоторые числовые переменные, а также некоторые категориальные.YYyИкс1, х2, . , , …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

В комментарии к этому вопросу пользователь @whuber процитировал возможность использования периодической версии сплайнов для подгонки периодических данных. Я хотел бы узнать больше об этом методе, в частности об уравнениях, определяющих сплайны, и о том, как реализовать их на практике (я в основном Rпользователь, но я могу обойтись с MATLAB или …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

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 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

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 

Если я подгоняю свои данные к чему-то вроде lm(y~a*b), в синтаксисе R, где aэто двоичная переменная и bчисловая переменная, то a:bтермин взаимодействия - это разница между наклоном y~bat a= 0 и at a= 1. Теперь, скажем, отношения между yи bкриволинейные. Если я сейчас подхожу lm(y~a*poly(b,2)), то a:poly(b,2)1изменение в y~bусловных изменениях …

10 r  multiple-regression  splines 

Вопрос: Для каких данных целесообразно использовать моделирование пространства состояний и фильтрацию Калмана вместо сглаживания сплайнов и наоборот? Есть ли какие-то отношения эквивалентности между ними? Я пытаюсь получить общее представление о том, как эти методы сочетаются друг с другом. Я просмотрел новую гауссовскую оценку Джонстона : модели последовательности и мультиразрешения . …

10 kalman-filter  splines  state-space-models