Pytania otagowane jako loess

LOESS (lub LOWESS) oznacza lokalnie ważone wygładzanie wykresu rozrzutu. Jest to forma regresji jądra lokalnego (k-najbliższego sąsiada)

3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
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
Jak zdecydować, jakiego zakresu użyć w regresji LOESS w R?
Korzystam z modeli regresji LOESS w R i chcę porównać wyniki 12 różnych modeli o różnych wielkościach próbek. Potrafię opisać rzeczywiste modele bardziej szczegółowo, jeśli pomoże to w udzieleniu odpowiedzi na pytanie. Oto przykładowe rozmiary: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: 527 …
26 r  regression  loess 
2
Porównywanie wygładzających wypustów vs less do wygładzania?
Chciałbym lepiej zrozumieć zalety / wady stosowania splajnów less lub wygładzających do wygładzania niektórych krzywych. Inną odmianą mojego pytania jest to, czy istnieje sposób na skonstruowanie wygładzającego splajnu w sposób, który da takie same wyniki, jak użycie lessa. Wszelkie odniesienia lub informacje są mile widziane.
1
Wyjaśnienie, co Nate Silver powiedział o lessu
W pytaniu, które zadałem niedawno , powiedziano mi, że ekstrapolacja za pomocą lessa była dużym „nie-nie”. Ale w najnowszym artykule Nate'a Silvera na FiveThirtyEight.com omówił wykorzystanie lessu do prognozowania wyborów. Z lesssem omawiał specyfikę agresywnych i konserwatywnych prognoz z lesssem, ale jestem ciekawy, czy trafne jest przewidywanie przyszłych prognoz z …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
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
Jak obliczyć przedziały prognoz dla LOESS?
Mam dane, które dopasowałem za pomocą modelu LOESS w R, co daje mi to: Dane mają jeden predyktor i jedną odpowiedź i są heteroscedastyczne. Dodałem również przedziały ufności. Problem polega na tym, że przedziały są przedziałami ufności dla linii, podczas gdy mnie interesują przedziały prognozowania. Na przykład dolny panel jest …
2
Jeśli zmienne szerokości jądra są często dobre dla regresji jądra, dlaczego na ogół nie są one dobre do oszacowania gęstości jądra?
To pytanie wynika z dyskusji w innym miejscu . Zmienne jądra są często używane w regresji lokalnej. Na przykład, less jest szeroko stosowany i działa dobrze jako wygładzacz regresji, i jest oparty na jądrze o zmiennej szerokości, która dostosowuje się do rzadkości danych. Z drugiej strony zwykle uważa się, że …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
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
Jak uzyskać R-kwadrat dla lepszego dopasowania?
Jak obliczyć statystyki R-kwadrat ( ) w R dla i / lub wyniku funkcji? Na przykład dla tych danych:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lpma dwie tablice fitdla modelu i se.fitstandardowego błędu.
15 r  r-squared  loess 
1
GAM vs LOESS vs splajny
Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca 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 change the smoothing method., …
5
Znajdowanie punktów przegięcia w R na podstawie wygładzonych danych
Mam pewne dane, których gładko używam loess. Chciałbym znaleźć punkty przegięcia wygładzonej linii. czy to możliwe? Jestem pewien, że ktoś wymyślił wymyślną metodę rozwiązania tego ... to znaczy ... w końcu to R! Nie przeszkadza mi zmiana funkcji wygładzania, której używam. Po prostu użyłem, loessponieważ tego właśnie używałem w przeszłości. …
14 r  smoothing  loess 
2
Dlaczego funkcja STL daje znaczną zmienność sezonową z danymi losowymi
Narysowałem następujący kod z funkcją stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Pokazuje znaczącą zmienność sezonową z losowymi danymi umieszczonymi powyżej w kodzie (funkcja rnorm). Odmiana sygnalizująca jest widoczna za każdym razem, gdy jest uruchamiana, chociaż wzór jest inny. Dwa takie wzory pokazano poniżej: Jak możemy …
1
Jak znaleźć wartość p regresji gładkiego splajnu / lessa?
Mam kilka zmiennych i jestem zainteresowany znalezieniem między nimi nieliniowych zależności. Postanowiłem więc dopasować trochę splajnu lub lessa i wydrukować ładne wykresy (patrz kod poniżej). Ale chcę też mieć statystyki, które dają mi pojęcie, jak duże jest prawdopodobieństwo, że związek jest kwestią losowości ... tj. Potrzebuję pewnej ogólnej wartości p, …
10 r  regression  splines  loess 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.