Statistiche e Big Data splines

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Contesto : Voglio tracciare una linea in un grafico a dispersione che non appare parametrico, quindi sto usando geom_smooth()in ggplota R. Restituisce automaticamente 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 …

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

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Come posso adattare una spline a dati che contengono valori e derivazioni 1st / 2nd?

Ho un set di dati che contiene, diciamo, alcune misure per posizione, velocità e accelerazione. Tutti provengono dalla stessa "corsa". Potrei costruire un sistema lineare e adattare un polinomio a tutte quelle misurazioni. Ma posso fare lo stesso con le spline? Qual è un modo "R" per farlo? Ecco alcuni …

14 r model fitting splines derivative

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Come devo verificare l'assunzione di linearità al logit per le variabili indipendenti continue nell'analisi della regressione logistica?

Sono confuso con l'assunzione di linearità al logit per variabili predittive continue nell'analisi della regressione logistica. Dobbiamo verificare la relazione lineare durante lo screening di potenziali predittori utilizzando l'analisi di regressione logistica univariabile? Nel mio caso, sto usando l'analisi di regressione logistica multipla per identificare i fattori associati allo stato …

13 regression logistic assumptions splines regression-strategies

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Spline in GLM e GAM

È sbagliato che le spline siano disponibili solo nei modelli GAM e non nei modelli GLM? Ho sentito questo un po 'di tempo fa e mi chiedo se questo è solo un malinteso, o ha qualche verità. Ecco un'illustrazione:

12 generalized-linear-model splines

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C'è un problema con la multicollinearità e per la regressione delle spline?

Quando si utilizzano spline cubiche naturali (cioè limitate), le funzioni di base create sono altamente collineari e quando utilizzate in una regressione sembrano produrre statistiche VIF (fattore di inflazione della varianza) molto elevate, segnalando multicollinearità. Quando si considera il caso di un modello ai fini della previsione, si tratta di …

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

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Come tradurre l'output da un adattamento lm () con una spline cubica in un'equazione di regressione

Ho un po 'di codice e output e vorrei costruire un modello. Non so come costruire un modello usando questo output: 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) Si noti che …

12 r splines

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Come prevedere nuovi dati con regressione spline / smooth

Qualcuno può aiutare a dare una spiegazione concettuale di come vengono fatte le previsioni per i nuovi dati quando si utilizzano smooths / spline per un modello predittivo? Ad esempio, dato un modello creato usando gamboostnel mboostpacchetto in R, con p-splines, come vengono fatte le previsioni per i nuovi dati? …

11 regression machine-learning predictive-models splines

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Quanto sono diverse le spline cubiche ristrette e le spline penalizzate?

Sto leggendo molto sull'uso delle spline in vari problemi di regressione. Alcuni libri (ad esempio modelli lineari riccamente Parrameterizzati di Hodges ) raccomandano spline penalizzate. Altri (es. Harrell Regression Modeling Strategies ) optano per spline cubiche ristrette. Quanto sono diversi, in pratica? Otterresti spesso risultati sostanzialmente diversi dall'usare l'uno o …

11 regression splines

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Perché il binning dovrebbe essere evitato a tutti i costi?

Quindi ho letto alcuni post sul perché il binning dovrebbe sempre essere evitato. Un riferimento popolare per tale affermazione è questo link . La fuga principale è che i punti di binning (o punti di interruzione) sono piuttosto arbitrari così come la conseguente perdita di informazioni e che le spline …

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B-Splines VS polinomi di alto ordine in regressione

Non ho in mente un esempio o un compito specifico. Sono appena nuovo sull'uso di b-splines e volevo capire meglio questa funzione nel contesto della regressione. Supponiamo di voler valutare la relazione tra la variabile di risposta e alcuni predittori . I predittori includono alcune variabili numeriche e anche alcune …

10 regression multiple-regression splines polynomial penalized

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Spline periodiche per adattarsi ai dati periodici

In un commento a questa domanda , l'utente @whuber ha citato la possibilità di utilizzare una versione periodica di spline per adattarsi ai dati periodici. Vorrei saperne di più su questo metodo, in particolare sulle equazioni che definiscono le spline e su come implementarle in pratica (sono principalmente un Rutente, …

10 regression time-series seasonality splines

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Come posso trovare un valore p di regressione spline / loess regolare?

Ho alcune variabili e sono interessato a trovare relazioni non lineari tra loro. Così ho deciso di adattarmi a qualche spline o loess e stampare delle belle trame (vedi il codice sotto). Ma voglio anche avere alcune statistiche che mi danno un'idea di quanto sia probabile che la relazione sia …

10 r regression splines loess

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Come posso incorporare un valore anomalo innovativo all'osservazione 48 nel mio modello ARIMA?

Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …

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Che cosa significano le interazioni dei termini spline e non spline?

Se inserisco i miei dati con qualcosa di simile lm(y~a*b), nella sintassi R, dove aè una variabile binaria ed bè una variabile numerica, il a:btermine di interazione è la differenza tra la pendenza di y~bat a= 0 e at a= 1. Ora, diciamo che la relazione tra yed bè curvilinea. …

10 r multiple-regression splines

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Filtro Kalman vs. spline leviganti

D: Per quali dati è appropriato utilizzare la modellazione dello spazio degli stati e il filtro Kalman invece di appianare le spline e viceversa? C'è qualche relazione di equivalenza tra i due? Sto cercando di ottenere una comprensione di alto livello di come questi metodi si incastrano. Ho sfogliato la …

10 kalman-filter splines state-space-models

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