Questions marquées «splines»

Les splines sont des fonctions flexibles, assemblées à partir de parties polynomiales, utilisées pour l'approximation ou le lissage. Cette balise est pour tout type de spline (par exemple, les B-splines, les splines de régression, les splines en plaques minces, etc.).

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GAM vs LOESS vs splines
Contexte : Je veux tracer une ligne dans un nuage de points qui n'apparaît pas paramétrique, donc j'utilise geom_smooth()in ggplotin R. Il retourne automatiquement 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 …
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Comment vérifier l'hypothèse de linéarité au logit pour les variables indépendantes continues dans l'analyse de régression logistique?
Je suis confondu avec l'hypothèse de linéarité au logit pour les variables prédictives continues dans l'analyse de régression logistique. Avons-nous besoin de vérifier la relation linéaire lors du dépistage des prédicteurs potentiels en utilisant une analyse de régression logistique univariable? Dans mon cas, j'utilise l'analyse de régression logistique multiple pour …
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Splines en GLM et GAM
Est-il faux que les splines ne soient disponibles que dans les modèles GAM et non dans les modèles GLM? J'ai entendu cela il y a un certain temps, et je me demande si ce n'est qu'une idée fausse ou s'il y a du vrai. En voici une illustration:
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Existe-t-il un problème avec la multicolinéarité et la régression des splines?
Lors de l'utilisation de splines cubiques naturelles (c'est-à-dire restreintes), les fonctions de base créées sont hautement colinéaires et, lorsqu'elles sont utilisées dans une régression, semblent produire des statistiques VIF (facteur d'inflation de variance) très élevées, signalant la multicolinéarité. Lorsque l'on considère le cas d'un modèle à des fins de prédiction, …
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Quelle est la différence entre les cannelures cubiques restreintes et les cannelures pénalisées?
Je lis beaucoup sur l'utilisation des splines dans divers problèmes de régression. Certains livres (par exemple, Hodges Richly Parrameterized Linear Models ) recommandent des splines pénalisées. D'autres (par exemple les stratégies de modélisation de régression Harrell ) optent pour des splines cubiques restreintes. En quoi sont-ils différents dans la pratique? …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
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Filtre de Kalman vs splines de lissage
Q: Pour quelles données convient-il d'utiliser la modélisation de l'espace d'états et le filtrage de Kalman au lieu de lisser les splines et vice versa? Y a-t-il une relation d'équivalence entre les deux? J'essaie d'obtenir une compréhension de haut niveau de la façon dont ces méthodes s'imbriquent. J'ai parcouru la …
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