Pytania otagowane jako splines

Splajny są funkcjami elastycznymi, połączonymi razem z części wielomianowych, używanymi do aproksymacji lub wygładzania. Ten znacznik jest przeznaczony dla każdego rodzaju splajnu (np. Splajny B, splajny regresyjne, splajny cienkościenne itp.).

2
Czy splajny nie pasują do danych?
Mój problem : Niedawno spotkałem statystykę, który poinformował mnie, że splajny są przydatne tylko do eksploracji danych i podlegają nadmiernemu dopasowaniu, a zatem nie są przydatne w przewidywaniu. Wolał odkrywać za pomocą prostych wielomianów ... Ponieważ jestem wielkim fanem splajnów, a to wbrew mojej intuicji, jestem zainteresowany ustaleniem, jak ważne …
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
Ustawianie węzłów w naturalnych splajnach sześciennych w R.
Mam dane z wieloma skorelowanymi funkcjami i chcę zacząć od ograniczenia funkcji z płynną funkcją podstawową przed uruchomieniem LDA. Próbuję użyć naturalnych splajnów sześciennych w splinespakiecie z nsfunkcją. Jak przejść do przypisywania węzłów? Oto podstawowy kod R: library(splines) lda.pred <- lda(y ~ ns(x, knots=5)) Ale nie mam pojęcia, jak wybrać …
23 r  splines 
6
Zaawansowane przykłady modelowania regresji
Szukam zaawansowanego studium przypadku regresji liniowej ilustrującego kroki wymagane do modelowania złożonych, wielu nieliniowych zależności za pomocą GLM lub OLS. Zaskakująco trudno jest znaleźć zasoby wykraczające poza podstawowe przykłady szkolne: większość książek, które przeczytałem, nie pójdzie dalej niż logiczna transformacja odpowiedzi w połączeniu z BoxCox jednego predyktora, lub w najlepszym …
1
Czy splajny mogą być używane do przewidywania?
Nie mogę sprecyzować charakteru danych, ponieważ są one zastrzeżone, ale załóżmy, że mamy takie dane: Każdego miesiąca niektóre osoby zapisują się na usługi. Następnie w każdym kolejnym miesiącu osoby te mogą uaktualnić usługę, przerwać usługę lub odmówić usługi (np. Z powodu braku zapłaty). Dla najwcześniejszej kohorty w naszych danych mamy …
3
Interpretowanie wyników splajnu
Usiłuję dopasować splajn dla GLM za pomocą R. Po dopasowaniu splajnu chcę móc wziąć wynikowy model i utworzyć plik modelowania w skoroszycie programu Excel. Załóżmy na przykład, że mam zestaw danych, w którym y jest losową funkcją x, a nachylenie zmienia się nagle w określonym punkcie (w tym przypadku @ …
20 splines 
2
Jakie są zalety / wady stosowania splajnów, wygładzonych splajnów i emulatorów procesu gaussowskiego?
Interesuje mnie nauka (i wdrażanie) alternatywy dla interpolacji wielomianowej. Mam jednak problem ze znalezieniem dobrego opisu działania tych metod, ich powiązań i porównania. Byłbym wdzięczny za Twój wkład w zalety / wady / warunki, w których te metody lub alternatywy byłyby przydatne, ale wystarczą dobre odniesienia do tekstów, slajdów lub …
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
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 
1
Czy lmer () może używać splajnów jako efektów losowych?
Załóżmy, że pracujemy nad modelem efektów losowych niektórych danych zliczanych w czasie i chcemy kontrolować niektóre trendy. Zwykle zrobiłbyś coś takiego: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") zawierać kwadratowy kształt dla t. Czy można zastosować bardziej wyrafinowane techniki wygładzania, takie jak wygładzanie LOESS lub splajny, aby modelować ten związek?
2
Wizualizacja podstawy splajnu
Podręczniki zazwyczaj mają ładne przykładowe wykresy podstawy jednolitych splajnów, kiedy wyjaśniają temat. Coś w rodzaju rzędu małych trójkątów dla splajnu liniowego lub rzędu małych garbów dla splajnu sześciennego. To typowy przykład: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Zastanawiam się, czy istnieje prosty sposób na wygenerowanie wykresu splajnu przy użyciu standardowych funkcji R (takich jak bs …
2
Definicja naturalnych splajnów sześciennych do regresji
Uczę się o splajnach z książki „Elementy statystycznego uczenia się eksploracji danych, wnioskowania i prognozowania” Hastie i in. Na stronie 145 stwierdziłem, że naturalne splajny sześcienne są liniowe poza sękami granicznymi. W jest węzłów, a o takim podano w książce.KKKξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K Pytanie 1: W jaki sposób uwolniono 4 …
3
Splajny vs regresja procesu Gaussa
Wiem, że regresja procesu Gaussa (GPR) jest alternatywą dla używania splajnów do dopasowania elastycznych modeli nieliniowych. Chciałbym wiedzieć, w jakich sytuacjach jedna byłaby bardziej odpowiednia niż druga, szczególnie w ramach regresji bayesowskiej. Już spojrzałem na Jakie są zalety / wady używania splajnów, wygładzonych splajnów i emulatorów procesu gaussowskiego? ale w …
1
Znajdowanie ekstremów lokalnych funkcji gęstości za pomocą splajnów
Próbuję znaleźć lokalne maksima dla funkcji gęstości prawdopodobieństwa (znalezionej metodą R density). Nie mogę wykonać prostej metody „rozglądania się po sąsiadach” (gdzie ktoś rozgląda się po punkcie, aby sprawdzić, czy jest to maksimum lokalne w stosunku do swoich sąsiadów), ponieważ istnieje duża ilość danych. Co więcej, wydaje się bardziej wydajne …
15 r  pdf  splines  maximum 
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.