Preguntas etiquetadas con splines

Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. 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 …

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 

Tengo un conjunto de datos que contiene, digamos, algunas mediciones de posición, velocidad y aceleración. Todos provienen de la misma "carrera". Podría construir un sistema lineal y ajustar un polinomio a todas esas medidas. ¿Pero puedo hacer lo mismo con splines? ¿Cuál es una forma 'R' de hacer esto? Aquí …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

Estoy confundido con la suposición de linealidad al logit para las variables predictoras continuas en el análisis de regresión logística. ¿Necesitamos verificar la relación lineal mientras buscamos predictores potenciales usando un análisis de regresión logística univariable? En mi caso, estoy usando el análisis de regresión logística múltiple para identificar factores …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

¿Es incorrecto que las splines solo estén disponibles en los modelos GAM y no en los modelos GLM? Escuché esto hace un tiempo, y me pregunto si esto es solo una idea falsa, o si tiene algo de verdad. Aquí hay una ilustración:

12 generalized-linear-model  splines 

Cuando se usan splines cúbicas naturales (es decir, restringidas), las funciones básicas creadas son altamente colineales, y cuando se usan en una regresión parecen producir estadísticas muy altas de VIF (factor de inflación de varianza), lo que indica multicolinealidad. Cuando se considera el caso de un modelo con fines de …

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

Tengo algo de código y salida, y me gustaría construir un modelo. No sé cómo construir un modelo usando esta salida: 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) Tenga en cuenta …

12 r  splines 

¿Alguien puede ayudar a dar una explicación conceptual de cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos cuando se utilizan suavizados / splines para un modelo predictivo? Por ejemplo, dado un modelo creado usando gamboostel mboostpaquete en R, con p-splines, ¿cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos? …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Estoy leyendo mucho sobre el uso de splines en varios problemas de regresión. Algunos libros (p. Ej., Modelos lineales ricamente parametrizados de Hodges ) recomiendan splines penalizadas. Otros (por ejemplo, estrategias de modelado de regresión de Harrell ) optan por splines cúbicos restringidos. ¿Qué tan diferentes son estos, en la …

11 regression  splines 

Así que he leído algunas publicaciones sobre por qué siempre se debe evitar el binning . Una referencia popular para esa afirmación es este enlace . La escapada principal es que los puntos de agrupamiento (o puntos de corte) son bastante arbitrarios, así como la pérdida de información resultante, y …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

No tengo un ejemplo o tarea específica en mente. Soy nuevo en el uso de b-splines y quería entender mejor esta función en el contexto de regresión. Supongamos que queremos evaluar la relación entre la variable de respuesta y algunos predictores . Los predictores incluyen algunas variables numéricas y algunas …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

En un comentario a esta pregunta , el usuario @whuber citó la posibilidad de usar una versión periódica de splines para ajustar los datos periódicos. Me gustaría saber más acerca de este método, en particular las ecuaciones que definen las splines y cómo implementarlas en la práctica (soy principalmente un …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Tengo algunas variables y estoy interesado en encontrar relaciones no lineales entre ellas. Así que decidí ajustar algunas spline o loess, e imprimir bonitos gráficos (ver el código a continuación). Pero también quiero tener algunas estadísticas que me den una idea de la probabilidad de que la relación sea una …

10 r  regression  splines  loess 

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

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 

Si ajusto mis datos con algo como lm(y~a*b), en la sintaxis R, donde aes una variable binaria y bes una variable numérica, entonces el a:btérmino de interacción es la diferencia entre la pendiente de y~bat a= 0 y at a= 1. Ahora, digamos que la relación entre yy bes curvilínea. …

10 r  multiple-regression  splines 

P: ¿Para qué datos es apropiado usar modelado de espacio de estado y filtrado de Kalman en lugar de suavizar splines y viceversa? ¿Hay alguna relación de equivalencia entre los dos? Estoy tratando de obtener una comprensión de alto nivel de cómo encajan estos métodos. Hojeé la nueva Estimación gaussiana …

10 kalman-filter  splines  state-space-models