«loess» 태그된 질문

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

R에서 LOESS 회귀 모델을 실행 중이며 12 가지 모델의 출력을 다양한 샘플 크기와 비교하려고합니다. 질문에 대답하는 데 도움이되는 경우 실제 모델을 더 자세히 설명 할 수 있습니다. 샘플 크기는 다음과 같습니다. Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: 527 Fastballs vs LHH 2010: …

26 r  regression  loess 

커브를 부드럽게하기 위해 황토 또는 스무딩 스플라인을 사용하는 것에 대한 장단점을 더 잘 이해하고 싶습니다. 내 질문의 또 다른 변형은 황토를 사용하는 것과 동일한 결과를 얻을 수있는 방식으로 스무딩 스플라인을 구성하는 방법이 있는지입니다. 모든 참조 또는 통찰력을 환영합니다.

25 regression  splines  loess 

A의 나는 최근 묻는 질문 , 나는 "아니오 - 아니오"황토로 추정 할 수있는 큰 것을 들었다. 그러나 Nate Silver의 FiveThirtyEight.com에 관한 최신 기사에서 그는 선거 예측을 위해 황토를 사용하는 것에 대해 논의했습니다. 그는 황토로 공격적 예측과 보수적 예측의 세부 사항을 논의하고 있었지만, 황토 로 미래 예측을하는 것이 타당하다고 생각합니까? 나는 …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

LOESS와 LOWESS의 차이점은 무엇입니까? 에서 위키 백과 난 단지 황토가 LOWESS의 일반화 것을 볼 수 있습니다. 매개 변수가 약간 다릅니 까?

17 nonparametric  loess 

R의 LOESS 모델을 사용하여 피팅 한 데이터가 있는데,이를 제공합니다. 데이터에는 하나의 예측 변수와 하나의 응답이 있으며 이분법 적입니다. 또한 신뢰 구간을 추가했습니다. 문제는 간격이 선에 대한 신뢰 구간이고 예측 구간에 관심이 있다는 것입니다. 예를 들어, 하단 패널은 상단 패널보다 더 가변적이지만 간격으로 캡처되지는 않습니다. 이 질문은 약간 관련이 있습니다. 다항식 …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

이 질문은 다른 곳 에서 논의 함으로써 촉발됩니다 . 가변 커널은 종종 로컬 회귀에서 사용됩니다. 예를 들어, 황토는 널리 사용되며 회귀가 원활하게 작동하며 데이터 희소성에 적응하는 가변 폭의 커널을 기반으로합니다. 반면에, 가변 커널은 일반적으로 커널 밀도 추정에서 추정량을 떨어 뜨릴 것으로 생각된다 ( Terrell and Scott, 1992 참조 ). 회귀에는 …

17 nonparametric  smoothing  kernel-smoothing  loess 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

R 및 / 또는 함수 출력의 R 제곱 ( ) 통계량 을 계산하는 방법은 무엇입니까? 이 데이터의 예를 들면 다음과 같습니다.아르 자형2아르 자형2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lpfit모형과 se.fit표준 오차에 대한 두 개의 배열 이 있습니다 .

15 r  r-squared  loess 

불연속의 타이밍이 선험적으로 알려지지 않은, 0, 1 또는 그 이상의 불연속을 허용하는 LOESS 와 같은 모델링 기술 이 있습니까? 기술이 존재하는 경우 R에 기존 구현이 있습니까?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 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 change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

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 

부드럽게 사용하는 데이터가 loess있습니다. 부드러운 선의 변곡점을 찾고 싶습니다. 이것이 가능한가? 누군가 가이 문제를 해결하기 위해 멋진 방법을 만들었을 것입니다 ... 내 말은 ... 결국 R입니다! 사용하는 스무딩 기능을 변경해도 괜찮습니다. 나는 loess그것이 과거에 사용 되었던 것이기 때문에 사용했습니다. 그러나 모든 평활 기능은 좋습니다. 변곡점이 사용하는 스무딩 기능에 따라 달라집니다. …

14 r  smoothing  loess 

stl (Loess의 시계열의 계절 분해) 함수를 사용하여 다음 코드를 사용하여 플롯했습니다. plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) 위의 코드에 임의 데이터를 넣은 계절적 변동 (rnorm 함수)을 보여줍니다. 패턴이 다르더라도 실행 시마다 중대한 변형이 나타납니다. 이러한 두 가지 패턴은 다음과 같습니다. 계절 변동이있을 때 일부 데이터에 stl 함수를 사용하는 방법 이 계절 변동은 다른 …

11 time-series  seasonality  loess 

나는 몇 가지 변수를 가지고 있으며 그들 사이의 비선형 관계를 찾고 싶습니다. 그래서 스플라인이나 황토를 맞추고 멋진 음모를 인쇄하기로 결정했습니다 (아래 코드 참조). 그러나, 나는 또한 관계가 무작위의 문제 일 가능성이 어느 정도인지를 알려주는 통계를 원합니다. 예를 들어 선형 회귀와 같이 전체 p- 값이 필요합니다. 즉, 코드가 데이터에 곡선을 맞추기 …

10 r  regression  splines  loess