Preguntas etiquetadas con smoothing

Los métodos de suavizado en el análisis de datos, como splines o suavizadores de kernel, también suavizadores de regresión como lowess.

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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
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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Suavizado: ¿cuándo usarlo y cuándo no?
Hay una publicación bastante antigua en el blog de William Briggs que analiza las trampas de suavizar datos y llevarlos a análisis. El argumento clave es a saber: Si, en un momento de locura, suaviza los datos de series de tiempo y los utiliza como entrada para otros análisis, ¡aumenta …
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Si los anchos variables del núcleo a menudo son buenos para la regresión del núcleo, ¿por qué generalmente no son buenos para la estimación de la densidad del núcleo?
Esta pregunta es provocada por la discusión en otra parte . Los núcleos variables a menudo se usan en regresión local. Por ejemplo, loess se usa ampliamente y funciona bien como una regresión más suave, y se basa en un núcleo de ancho variable que se adapta a la escasez …
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En el suavizado de Kneser-Ney, ¿cómo se manejan las palabras invisibles?
Por lo que he visto, la fórmula de suavizado de Kneser-Ney (segundo orden) se da de una forma u otra como P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} con el factor de normalización dado comoλ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= …
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Cómo suavizar datos y forzar la monotonicidad
Tengo algunos datos que me gustaría suavizar para que los puntos suavizados disminuyan monotónicamente. Mis datos disminuyen bruscamente y luego comienzan a estabilizarse. Aquí hay un ejemplo usando R df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() ¿Cuál es una buena técnica de suavizado que podría usar? Además, sería bueno si …
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Cómo ajustar el suavizado en el modelo mgcv GAM
Estoy tratando de descubrir cómo controlar los parámetros de suavizado en un modelo mgcv: gam. Tengo una variable binomial que intento modelar principalmente como una función de las coordenadas xey en una cuadrícula fija, además de algunas otras variables con influencias menores. En el pasado, he construido un modelo de …
14 r  smoothing  mgcv 
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Suavizar datos de series de tiempo
Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la alarma. Todavía necesito …
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¿Cómo usar un filtro Kalman?
Tengo una trayectoria de un objeto en un espacio 2D (una superficie). La trayectoria se da como una secuencia de (x,y)coordenadas. Sé que mis medidas son ruidosas y, a veces, tengo valores atípicos evidentes. Entonces, quiero filtrar mis observaciones. Hasta donde entendí el filtro de Kalman, hace exactamente lo que …
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Los pros y los contras de suavizar spline
Tengo una pregunta general. Recientemente, acabo de aprender Basis Expansion and Regularization. Existen varias técnicas interesantes que incluyen: spline cúbico, spline natural, b-spline y spline de suavizado . La pregunta es, ¿cuáles son los pros y los contras (si hay alguno) de la spline de suavizado en comparación con la …
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