Preguntas etiquetadas con splines

Mi problema : recientemente conocí a un estadístico que me informó que las splines solo son útiles para explorar datos y están sujetas a un sobreajuste, por lo que no son útiles en la predicción. Prefería explorar con polinomios simples ... Como soy un gran admirador de las splines, y …

47 regression  splines 

Los modelos aditivos generalizados son aquellos donde y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i por ejemplo. Las funciones son suaves y se deben estimar. Generalmente por splines penalizadas. MGCV es un paquete en R que lo hace, y el autor (Simon Wood) escribe un libro sobre su …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Deseo comprender mejor los pros / contras para usar ya sea loess o splines de suavizado para suavizar alguna curva. Otra variación de mi pregunta es si hay una manera de construir una spline de suavizado de manera que produzca los mismos resultados que con el uso de loess. Cualquier …

25 regression  splines  loess 

Tengo datos con muchas funciones correlacionadas, y quiero comenzar reduciendo las funciones con una función de base suave, antes de ejecutar un LDA. Estoy tratando de usar splines cúbicas naturales en el splinespaquete con la nsfunción. ¿Cómo hago para asignar los nudos? Aquí está el código R básico: library(splines) lda.pred …

23 r  splines 

Estoy buscando un estudio de caso de regresión lineal avanzado que ilustre los pasos necesarios para modelar relaciones complejas y no lineales múltiples utilizando GLM u OLS. Es sorprendentemente difícil encontrar recursos que vayan más allá de los ejemplos básicos de la escuela: la mayoría de los libros que he …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

No puedo ser específico sobre la naturaleza de los datos, ya que son propietarios, pero supongamos que tenemos datos como este: cada mes, algunas personas se suscriben a un servicio. Luego, en cada mes posterior, esas personas pueden actualizar el servicio, descontinuar el servicio o se les puede negar el …

20 panel-data  splines  mars 

Estoy tratando de ajustar una spline para un GLM usando R. Una vez que ajuste la spline, quiero poder tomar mi modelo resultante y crear un archivo de modelado en un libro de Excel. Por ejemplo, supongamos que tengo un conjunto de datos donde y es una función aleatoria de …

20 splines 

Estoy interesado en aprender (e implementar) una alternativa a la interpolación polinómica. Sin embargo, tengo problemas para encontrar una buena descripción de cómo funcionan estos métodos, cómo se relacionan y cómo se comparan. Le agradecería su opinión sobre los pros / contras / condiciones bajo las cuales estos métodos o …

20 interpolation  splines 

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 

Supongamos que estamos trabajando en un modelo de efectos aleatorios de algunos datos de conteo a lo largo del tiempo, y queremos controlar algunas tendencias. Normalmente, harías algo como: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") para incluir una forma cuadrática para t. ¿Es posible utilizar algunas técnicas de suavizado más …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

Los libros de texto suelen tener buenas parcelas de base para splines uniformes cuando explican el tema. Algo así como una fila de pequeños triángulos para una spline lineal, o una fila de pequeñas jorobas para una spline cúbica. Este es un ejemplo típico: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Me pregunto si hay una …

18 data-visualization  splines 

nota: sin respuestas correctas después de un mes, he vuelto a publicar en SO Antecedentes Tengo un modelo, , donde Y = f ( X )FFfY= f( X )Y=F(X)Y=f(\textbf{X}) es unamatriz de muestras n × m de m parámetros e Y es la n × 1XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Estoy aprendiendo sobre splines del libro "Los elementos de la minería de datos estadísticos de aprendizaje, inferencia y predicción" de Hastie et al. En la página 145 descubrí que las estrías cúbicas naturales son lineales más allá de los nudos de límite. Hay KKK nudos, en las splines y se …

16 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

Estoy tratando de encontrar los máximos locales para una función de densidad de probabilidad (encontrada usando R's density método ). No puedo hacer un simple método de "mirar alrededor de los vecinos" (donde uno mira alrededor de un punto para ver si es un máximo local con respecto a sus …

15 r  pdf  splines  maximum 

Sé que la regresión de procesos gaussiana (GPR) es una alternativa al uso de splines para ajustar modelos no lineales flexibles. Me gustaría saber en qué situaciones una sería más adecuada que la otra, especialmente en el marco de regresión bayesiano. Ya he visto ¿Cuáles son las ventajas / desventajas …

14 regression  gaussian-process  splines  kriging