Als «loess» getaggte Fragen

LOESS (oder LOWESS) steht für lokal gewichtete Streudiagrammglättung. Es ist eine Form der lokalen (k-nächsten Nachbarn) Kernel-Regression

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
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 
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Wie entscheide ich, welche Spanne in der LOESS-Regression in R verwendet werden soll?
Ich verwende LOESS-Regressionsmodelle in R und möchte die Ausgaben von 12 verschiedenen Modellen mit unterschiedlichen Stichprobengrößen vergleichen. Ich kann die tatsächlichen Modelle detaillierter beschreiben, wenn dies bei der Beantwortung der Frage hilfreich ist. Hier sind die Stichprobengrößen: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH …
26 r  regression  loess 
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Vergleichen Sie Glättungssplines mit Löss zum Glätten?
Ich möchte die Vor- und Nachteile der Verwendung von Löss- oder Glättungssplines zum Glätten einiger Kurven besser verstehen. Eine andere Variante meiner Frage ist, ob es eine Möglichkeit gibt, einen Glättungsspline so zu konstruieren, dass die gleichen Ergebnisse wie bei der Verwendung von Löss erzielt werden. Jede Referenz oder Einsicht …
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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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Wie berechnet man Vorhersageintervalle für LOESS?
Ich habe einige Daten, die ich mit einem LOESS-Modell in R angepasst habe. Die Daten haben einen Prädiktor und eine Antwort und sind heteroskedastisch. Ich habe auch Konfidenzintervalle hinzugefügt. Das Problem ist, dass die Intervalle Konfidenzintervalle für die Linie sind, während ich mich für die Vorhersageintervalle interessiere. Beispielsweise ist das …
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Wenn variable Kernelbreiten oft gut für die Kernelregression sind, warum sind sie im Allgemeinen nicht gut für die Schätzung der Kerneldichte?
Diese Frage wird an anderer Stelle diskutiert . Variable Kernel werden häufig in der lokalen Regression verwendet. Zum Beispiel ist Löss weit verbreitet und eignet sich gut als Regressionsglätter. Es basiert auf einem Kernel mit variabler Breite, der sich an die Datensparsität anpasst. Andererseits wird angenommen, dass variable Kernel zu …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
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 
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Wie bekomme ich ein R-Quadrat für eine Löß-Passform?
Wie berechnet man die R-Quadrat- Statistik ( ) in R für und / oder die Funktionsausgabe? Zum Beispiel für diese Daten:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lphat zwei Arrays fitfür Modell- und se.fitfür Standardfehler.
15 r  r-squared  loess 
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GAM vs LOESS vs Splines
Kontext : Ich möchte eine Linie in einem Streudiagramm zeichnen, die nicht parametrisch erscheint, daher verwende ich geom_smooth()in ggplotin R. Es gibt automatisch 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 …
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Finden von Wendepunkten in R aus geglätteten Daten
Ich habe einige Daten, die ich glatt benutze loess. Ich möchte die Wendepunkte der geglätteten Linie finden. Ist das möglich? Ich bin mir sicher, dass jemand eine ausgefallene Methode entwickelt hat, um dieses Problem zu lösen. Ich meine, schließlich ist es R! Ich kann die Glättungsfunktion, die ich verwende, problemlos …
13 r  smoothing  loess 
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Warum gibt die STL-Funktion eine signifikante saisonale Variation mit zufälligen Daten?
Ich habe mit folgendem Code mit der Funktion stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess) gezeichnet: plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Es zeigt signifikante saisonale Schwankungen mit zufälligen Daten, die in den obigen Code eingegeben wurden (rnorm-Funktion). Jedes Mal, wenn dies ausgeführt wird, werden signifikante Abweichungen festgestellt, obwohl das Muster unterschiedlich …
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