Domande taggate «splines»

Le spline sono funzioni flessibili, unite tra loro da parti polinomiali, utilizzate per l'approssimazione o la levigatura. Questo tag è per qualsiasi tipo di spline (ad esempio, spline B, spline di regressione, spline a piastra sottile, ecc.).

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Le spline sono troppo adatte ai dati?
Il mio problema : di recente ho incontrato uno statistico che mi ha informato che le spline sono utili solo per esplorare i dati e sono soggette a un eccesso di adattamento, quindi non utile nella previsione. Preferiva esplorare con semplici polinomi ... Dato che sono un grande fan delle …
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Confronto tra spline leviganti e loess per levigare?
Vorrei capire meglio i pro / contro per l'utilizzo di spessori di loess o smoothing per smussare una curva. Un'altra variante della mia domanda è se esiste un modo per costruire una spline di livellamento in modo da ottenere gli stessi risultati dell'uso del loess. Qualsiasi riferimento o approfondimento sono …
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Impostazione di nodi in spline cubiche naturali in R
Ho dati con molte funzionalità correlate e voglio iniziare riducendo le funzionalità con una funzione base, prima di eseguire un LDA. Sto cercando di utilizzare spline cubiche naturali nel splinespacchetto con la nsfunzione. Come posso fare per assegnare i nodi? Ecco il codice R di base: library(splines) lda.pred <- lda(y …
23 r  splines 
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Le spline possono essere utilizzate per la previsione?
Non posso essere specifico sulla natura dei dati in quanto sono proprietari, ma supponiamo di avere dati come questo: ogni mese, alcune persone si iscrivono per un servizio. Quindi, in ogni mese successivo, tali persone possono aggiornare il servizio, interrompere il servizio o essere negato il servizio (ad es. Per …
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Interpretazione dei risultati della spline
Sto cercando di adattare una spline per un GLM usando R. Una volta adattato alla spline, voglio essere in grado di prendere il mio modello risultante e creare un file di modellazione in una cartella di lavoro di Excel. Ad esempio, supponiamo di avere un set di dati in cui …
20 splines 
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Quali sono i vantaggi / gli svantaggi dell'utilizzo di spline, spline levigate ed emulatori di processi gaussiani?
Sono interessato a imparare (e implementare) un'alternativa all'interpolazione polinomiale. Tuttavia, ho difficoltà a trovare una buona descrizione di come funzionano questi metodi, come si relazionano e come si confrontano. Gradirei il tuo contributo sui pro / contro / condizioni in cui questi metodi o alternative sarebbero utili, ma alcuni buoni …
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
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 
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Lmer () può usare le spline come effetti casuali?
Supponiamo che stiamo lavorando su un modello di effetti casuali di alcuni dati di conteggio nel tempo e che vogliamo controllare alcune tendenze. Normalmente, faresti qualcosa del tipo: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") per includere una forma quadratica per t. È possibile utilizzare alcune tecniche di levigatura più sofisticate …
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Visualizzazione di una base spline
I libri di testo in genere hanno dei bei esempi delle basi per spline uniformi quando spiegano l'argomento. Qualcosa come una fila di piccoli triangoli per una spline lineare o una fila di piccole gobbe per una spline cubica. Questo è un tipico esempio: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Mi chiedo se esiste un …
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Splines vs regressione del processo gaussiana
So che la regressione del processo gaussiana (GPR) è un'alternativa all'utilizzo di spline per il montaggio di modelli non lineari flessibili. Vorrei sapere in quali situazioni uno sarebbe più adatto dell'altro, specialmente nel quadro della regressione bayesiana. Ho già esaminato Quali sono i vantaggi / gli svantaggi dell'utilizzo di spline, …
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