Als «curve-fitting» getaggte Fragen

Methoden zum Anpassen von Kurven (wie bei der linearen oder nichtlinearen Regression) an Daten.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Daten weisen zwei Trends auf; Wie extrahiere ich unabhängige Trendlinien?
Ich habe eine Reihe von Daten, die nicht in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind, aber bei einer klaren Darstellung zwei unterschiedliche Trends aufweisen. Eine einfache lineare Regression wäre hier aufgrund der eindeutigen Unterscheidung der beiden Reihen nicht ausreichend. Gibt es eine einfache Möglichkeit, die beiden unabhängigen linearen Trendlinien zu ermitteln? …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Interpretation des Unterschieds zwischen lognormaler und Potenzgesetzverteilung (Netzgradverteilung)
Zunächst einmal bin ich kein Statistiker. Ich habe jedoch eine statistische Netzwerkanalyse für meine Promotion durchgeführt. Im Rahmen der Netzwerkanalyse habe ich eine CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function) mit Netzwerkabschlüssen aufgezeichnet. Was ich fand, war, dass im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerkverteilungen (z. B. WWW) die Verteilung am besten durch eine …
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Anscombe-ähnliche Datensätze mit demselben Box- und Whisker-Diagramm (Mittelwert / Standard / Median / MAD / Min / Max)
EDIT: Da diese Frage aufgeblasen wurde, eine Zusammenfassung: Finden verschiedener aussagekräftiger und interpretierbarer Datensätze mit derselben gemischten Statistik (Mittelwert, Median, Mittlerer Bereich und die damit verbundenen Streuungen und Regressionen). Das Anscombe Quartett (siehe ? Purpose hoher Abmessungsdaten zu visualisieren ) ist ein bekanntes Beispiel von vier - Datensätzen mit dem …
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Neue revolutionäre Art des Data Mining?
Der folgende Auszug ist aus Schwagers Hedge Fund Market Wizzards (Mai 2012), einem Interview mit dem durchweg erfolgreichen Hedge Fund Manager Jaffray Woodriff: Auf die Frage: "Was sind die schlimmsten Fehler, die Menschen beim Data Mining machen?": Viele Leute denken, dass sie in Ordnung sind, weil sie In-Sample-Daten zum Training …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
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 
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Bestimmen der besten Anpassungskurvenanpassungsfunktion aus linearen, exponentiellen und logarithmischen Funktionen
Kontext: Ausgehend von einer Frage zu Mathematics Stack Exchange (Kann ich ein Programm erstellen) hat jemand eine Reihe von Punkten und möchte eine lineare, exponentielle oder logarithmische Kurve daran anpassen. Die übliche Methode besteht darin, zunächst eine dieser Methoden (die das Modell angibt) auszuwählen und dann die statistischen Berechnungen durchzuführen.x …
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Unterschied zwischen Regressionsanalyse und Kurvenanpassung
Kann mir bitte jemand den tatsächlichen Unterschied zwischen Regressionsanalyse und Kurvenanpassung (linear und nichtlinear) erklären, wenn möglich anhand eines Beispiels? Es scheint, dass beide versuchen, eine Beziehung zwischen zwei Variablen (abhängig und unabhängig) zu finden und dann den Parameter (oder Koeffizienten) zu bestimmen, der den vorgeschlagenen Modellen zugeordnet ist. Zum …
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Was bedeutet negatives R-Quadrat?
Angenommen, ich habe einige Daten, und dann passe ich die Daten einem Modell an (einer nichtlinearen Regression). Dann berechne ich das R-Quadrat ( R2R2R^2 ). Wenn R-Quadrat negativ ist, was bedeutet das? Heißt das, mein Modell ist schlecht? Ich kenne die Reichweite vonR2R2R^2 [-1,1] sein kann. WennR2R2R^2 0 ist, was …
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Wie kann ich programmgesteuert Segmente einer Datenreihe erkennen, um sie an verschiedene Kurven anzupassen?
Gibt es dokumentierte Algorithmen, um Abschnitte eines bestimmten Datensatzes in verschiedene Kurven mit der besten Anpassung zu unterteilen? Zum Beispiel würden die meisten Menschen, die diese Datentabelle betrachten, sie leicht in drei Teile aufteilen: ein sinusförmiges Segment, ein lineares Segment und das inverse exponentielle Segment. Tatsächlich habe ich dieses mit …
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