Perguntas com a marcação «loess»

LOESS (ou LOWESS) significa suavização do gráfico de dispersão com peso local. É uma forma de regressão kernel local (k-vizinho mais próximo)

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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …
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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Como decido qual intervalo usar na regressão LOESS em R?
Estou executando modelos de regressão LOESS em R e quero comparar as saídas de 12 modelos diferentes com tamanhos de amostra variados. Posso descrever os modelos reais em mais detalhes, se ajudar a responder à pergunta. Aqui estão os tamanhos das amostras: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH …
26 r  regression  loess 
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
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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Se larguras variáveis ​​do kernel costumam ser boas para a regressão do kernel, por que geralmente não são boas para a estimativa da densidade do kernel?
Esta questão é motivada por discussões em outros lugares . Núcleos variáveis ​​são frequentemente usados ​​na regressão local. Por exemplo, o loess é amplamente usado e funciona bem como uma regressão mais suave, e é baseado em um kernel de largura variável que se adapta à escassez de dados. Por …
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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
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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Como obter um R-quadrado para um ajuste menor?
Como calcular a estatística do quadrado R ( r2r2r^2 ) em R para loesse / ou predictsaída da função? Por exemplo para esses dados: cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lppossui duas matrizes fitpara modelo e se.fitpara erro padrão.
15 r  r-squared  loess 
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GAM vs LOESS vs splines
Contexto : Eu quero desenhar uma linha em um gráfico de dispersão que não aparece paramétrica, portanto, eu estou usando geom_smooth()no ggplotno R. Ele retorna automaticamente, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' …
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Por que a função stl fornece variação sazonal significativa com dados aleatórios
Plotamos o seguinte código com a função stl (Decomposição Sazonal de Séries Temporais de Loess): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Ele mostra uma variação sazonal significativa com dados aleatórios inseridos no código acima (função rnorm). Variação significativa é vista toda vez que é executada, embora o padrão seja diferente. Dois desses padrões …
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Como encontro um valor p da regressão spline / loess suave?
Eu tenho algumas variáveis ​​e estou interessado em encontrar relações não lineares entre elas. Então, decidi encaixar um spline ou loess e imprimir bons gráficos (veja o código abaixo). Mas também quero ter algumas estatísticas que me dêem uma idéia do quanto é provável que o relacionamento seja uma questão …
10 r  regression  splines  loess 
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