splines पर टैग किए गए जवाब

प्रसंग : मैं इसलिए मैं उपयोग कर रहा हूँ एक scatterplot कि पैरामीट्रिक प्रकट नहीं होता है में एक रेखा खींच करना चाहते हैं, geom_smooth()में ggplotमें R। यह स्वचालित रूप से रिटर्न करता है geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ …

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 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें मान लें, स्थिति, गति और त्वरण के लिए कुछ माप हैं। सभी एक ही "रन" से आते हैं। मैं एक रैखिक प्रणाली का निर्माण कर सकता था और उन सभी मापों में एक बहुपद को फिट कर सकता था। लेकिन क्या मैं स्प्लिन के …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन एनालिसिस में निरंतर प्रेडिक्टर वेरिएबल्स के लिए लॉजिट के लिए रैखिकता की धारणा से भ्रमित हूं। क्या हमें अविभाज्य लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण का उपयोग करते हुए संभावित भविष्यवक्ताओं की स्क्रीनिंग के दौरान रैखिक संबंध की जांच करने की आवश्यकता है? मेरे मामले में, मैं प्रतिभागियों के बीच …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

क्या यह गलत है कि स्प्लिन केवल जीएएम-मॉडल में उपलब्ध हैं, और जीएलएम-मॉडल में नहीं? मैंने इसे कुछ समय पहले सुना था, और आश्चर्य है कि क्या यह सिर्फ एक गलत धारणा है, या इसके लिए कुछ सच्चाई है। यहाँ एक उदाहरण है:

12 generalized-linear-model  splines 

प्राकृतिक (यानी प्रतिबंधित) क्यूबिक स्प्लिन का उपयोग करते समय, बनाए गए आधार फ़ंक्शन अत्यधिक मिलीभगत होते हैं, और जब एक प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है तो बहुत अधिक वीआईएफ (विचरण मुद्रास्फीति कारक) आंकड़े का उत्पादन होता है, जो मल्टीकोलिनरिटी का संकेत देता है। जब कोई भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए …

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

मेरे पास कुछ कोड और आउटपुट हैं, और मैं एक मॉडल का निर्माण करना चाहूंगा। मैं इस आउटपुट का उपयोग करके मॉडल का निर्माण करना नहीं जानता: 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 …

12 r  splines 

क्या कोई वैचारिक स्पष्टीकरण दे सकता है कि भविष्यवाणियों के लिए स्मूथ / स्प्लिन का उपयोग करते समय नए डेटा के लिए भविष्यवाणियाँ कैसे की जाती हैं? उदाहरण के लिए, एक मॉडल का उपयोग कर बनाई दिया gamboostमें mboostआर में पैकेज, पी-splines के साथ, कैसे नए डेटा के लिए भविष्यवाणियों …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

मैं विभिन्न प्रतिगमन समस्याओं में splines का उपयोग करने के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। कुछ किताबें (उदाहरण के लिए हॉजेस रिचली पैरामैट्रिअज़ लिनियर मॉडल्स ) दंडित विभाजन की सलाह देती हैं। अन्य (उदाहरण के लिए, हार्इल रिग्रेशन मॉडलिंग रणनीतियाँ ) प्रतिबंधित क्यूबिक स्प्लीन के लिए चुनते हैं। …

11 regression  splines 

इसलिए मैंने कुछ पोस्ट पढ़ी हैं कि क्यों बिनिंग से हमेशा बचा जाना चाहिए। इस दावे के लिए एक लोकप्रिय संदर्भ यह लिंक है । मुख्य पलायन यह है कि बिनिंग पॉइंट्स (या कटपॉइंट्स) बल्कि मनमाने ढंग से और साथ ही सूचना के नुकसान के कारण होते हैं, और यह …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

मेरे पास कोई विशिष्ट उदाहरण या कार्य नहीं है। मैं बी-स्प्लिन का उपयोग करने में अभी नया हूं और मैं प्रतिगमन संदर्भ में इस फ़ंक्शन की बेहतर समझ प्राप्त करना चाहता था। मान लेते हैं कि हम प्रतिक्रिया चर और कुछ भविष्यवक्ताओं के बीच संबंधों का आकलन करना चाहते हैं …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

इस सवाल के लिए एक टिप्पणी में , उपयोगकर्ता @whuber ने आवधिक डेटा को फिट करने के लिए आवृत्तियों के आवधिक संस्करण का उपयोग करने की संभावना का हवाला दिया। मैं इस पद्धति के बारे में अधिक जानना चाहूंगा, विशेष रूप से समीकरणों को परिभाषित करने वाले समीकरण, और उन्हें …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

मेरे पास कुछ चर हैं और मैं उनके बीच गैर-रैखिक संबंध खोजने के लिए इच्छुक हूं। इसलिए मैंने कुछ तख़्ता या लूप फिट करने का फैसला किया, और अच्छे प्लॉट प्रिंट किए (नीचे कोड देखें)। लेकिन, मैं कुछ आंकड़े भी रखना चाहता हूं, जिससे मुझे अंदाजा हो कि संबंध कितने …

10 r  regression  splines  loess 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

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 

अगर मैं की तरह कुछ के साथ अपने डेटा फिट lm(y~a*b), आर वाक्य रचना है, जहां में aएक द्विआधारी चर रहा है और bएक संख्यात्मक चर रहा है, तो a:bबातचीत अवधि के ढलान के बीच अंतर है y~bपर a= 0 और पर a= 1। अब, चलो कहते हैं कि बीच …

10 r  multiple-regression  splines 

प्रश्न: कौन से डेटा के लिए यह आवश्यक है कि राज्य-स्थान मॉडलिंग और कलमन फ़िल्टरिंग को स्प्लिनिंग स्प्लिन के बजाय और इसके विपरीत उपयोग किया जाए? क्या दोनों के बीच कुछ समानता का संबंध है? मैं इन तरीकों को एक साथ फिट करने के बारे में कुछ उच्च-स्तरीय समझ प्राप्त …

10 kalman-filter  splines  state-space-models