Preguntas etiquetadas con splines

Estoy ajustando un modelo de efectos mixtos con un término de spline en una aplicación donde se sabe que la tendencia a lo largo del tiempo es curvi-lineal. Sin embargo, lo que me gustaría evaluar es si la tendencia curvilínea se produce debido a la desviación individual de la linealidad, …

9 r  splines  lme4-nlme 

Tengo algunos modelos predictivos cuyo rendimiento me gustaría probar (es decir, tomar mi conjunto de datos, "rebobinarlo" a un punto anterior en el tiempo y ver cómo el modelo hubiera funcionado de manera prospectiva). El problema es que algunos de mis modelos se construyeron a través de un proceso interactivo. …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

Estoy trabajando en un modelo de costo predictivo donde la edad del paciente (una cantidad entera medida en años) es una de las variables predictoras. Es evidente una fuerte relación no lineal entre la edad y el riesgo de hospitalización: Estoy considerando una spline de suavizado de regresión penalizada para …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

He estado ajustando algunos datos de series de tiempo usando un modelo aditivo general de Poisson usando SAS PROC GAM. En términos generales, he estado haciendo que su procedimiento de validación cruzada generalizado incorporado genere al menos un "punto de partida" decente para mi spline individual, que es una función …

9 time-series  sas  splines  gam 

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Pregunta : He ajustado un modelo probabilístico (red bayesiana) para modelar una variable de resultado binaria. Me gustaría crear un gráfico de calibración de alta resolución (por ejemplo, spline) corregido por sobreajuste con bootstrapping. ¿Existe un procedimiento estándar para calcular dicha curva? Consideraciones : podría hacerlo fácilmente con la división …

9 bootstrap  splines  regression-strategies  calibration 

Al seleccionar un número apropiado de nudos para un GAM, uno puede tener en cuenta el número de datos e incrementos en el eje x. ¿Qué pasa si tenemos 100 incrementos en el eje x con 1000 puntos de datos en cada incremento? La información aquí dice: Si no se …

9 r  gam  splines 

Tengo datos de accidentes automovilísticos por hora del día. Como era de esperar, son altas en la mitad del día y alcanzan su punto máximo en la hora pico. geom_density predeterminado de ggplot2 lo suaviza muy bien Un subconjunto de los datos, para los accidentes relacionados con la bebida, es …

9 r  pdf  kernel-smoothing  splines 

Me pregunto cómo integrar splines cúbicas restringidas (como en el paquete rms) en los modelos de imputación dentro del paquete de imputación de ratones R. Contexto : estoy haciendo una investigación biomédica y tengo acceso a un conjunto de datos que consta de las características del paciente y datos sobre …

8 data-imputation  multiple-imputation  splines 

He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (indicada como Outcome30medida). Otras medidas en toda la base de datos …

8 r  regression  logistic  splines 

El proceso de generación de datos es:y= sin ( x + I( d= 0 ) ) + sin ( x + 4 ∗ I( d= 1 ) ) + I( d= 0 )z2+ 3 I( d= 1 )z2+ N ( 0 , 1 )y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 …

8 r  regression  generalized-linear-model  nonparametric  splines 

Acabo de recibir un rechazo de una revista de economía. Entre las razones citadas para el rechazo estaban: Los beneficios del uso del método semiparamétrico no se muestran claramente en comparación con las técnicas alternativas más simples con una identificación clara de las relaciones causales. Ciertamente es posible que podría …

8 nonparametric  econometrics  causality  splines  gam 

Una variable de respuesta y es una función no lineal de varias variables predictoras X (en mis datos reales la respuesta está distribuida binomialmente, pero aquí estoy usando un valor normalmente distribuido para simplificar). Puedo modelar las relaciones entre los predictores y la respuesta usando splines / smooths (por ejemplo, …

8 r  ggplot2  splines  gam