Quelqu'un peut-il aider à donner une explication conceptuelle de la façon dont les prédictions sont faites pour les nouvelles données lors de l'utilisation de lissages / splines pour un modèle prédictif? Par exemple, étant donné un modèle créé à l'aide gamboostdu mboostpackage dans R, avec des...
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...
J'ai donc lu quelques articles sur les raisons pour lesquelles le binning doit toujours être évité. Une référence populaire pour cette affirmation est ce lien . L'évasion principale étant que les points de binning (ou points de coupure) sont plutôt arbitraires ainsi que la perte d'informations qui...
Je n'ai pas d'exemple ou de tâche spécifique en tête. Je suis juste nouveau sur l'utilisation des b-splines et je voulais mieux comprendre cette fonction dans le contexte de régression. Supposons que nous voulons évaluer la relation entre la variable de réponse et certains prédicteurs . Les...
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...
Dans un commentaire à cette question , l'utilisateur @whuber a cité la possibilité d'utiliser une version périodique des splines pour ajuster les données périodiques. J'aimerais en savoir plus sur cette méthode, en particulier les équations définissant les splines, et comment les implémenter en...
Si j'ajuste mes données avec quelque chose comme lm(y~a*b), dans la syntaxe R, où aest une variable binaire et bune variable numérique, le a:bterme d'interaction est la différence entre la pente de y~bat a= 0 et at a= 1. Maintenant, disons que la relation entre yet best curviligne. Si je correspond...
J'ai quelques variables et je suis intéressé à trouver des relations non linéaires entre elles. J'ai donc décidé d'adapter des splines ou des loess, et d'imprimer de jolis tracés (voir le code ci-dessous). Mais, je veux aussi avoir des statistiques qui me donnent une idée de la probabilité que la...
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...
Lors de la sélection d'un nombre approprié de nœuds pour un GAM, on peut vouloir prendre en compte le nombre de données et d'incréments sur l'axe des x. Et si nous avons 100 incréments sur l'axe des x avec 1000 points de données à chaque incrément. L'info ici dit: S'ils ne sont pas fournis, les...
J'ai quelques modèles prédictifs dont je voudrais tester les performances (c.-à-d. Prendre mon jeu de données, le «rembobiner» à un point antérieur dans le temps et voir comment le modèle aurait fonctionné de manière prospective). Le problème est que certains de mes modèles ont été construits via...
J'ai ajusté certaines données de séries chronologiques à l'aide d'un modèle additif général de Poisson à l'aide de SAS PROC GAM. De manière générale, j'ai vu sa procédure de validation croisée généralisée intégrée générer au moins un «point de départ» décent pour ma spline unique, qui est une...
J'adapte un modèle d'effets mixtes avec un terme spline dans une application où la tendance dans le temps est connue pour être curvi-linéaire. Cependant, ce que je voudrais évaluer, c'est si la tendance curvilinéaire se produit en raison de la déviation individuelle de la linéarité, ou est-ce un...
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...
Je travaille sur un modèle de coût prédictif où l'âge du patient (une quantité entière mesurée en années) est l'une des variables prédictives. Une forte relation non linéaire entre l'âge et le risque d'hospitalisation est évidente: J'envisage une spline de lissage de régression pénalisée pour l'âge...
Question : J'ai adapté un modèle probabiliste (réseau bayésien) pour modéliser une variable de résultat binaire. Je voudrais créer un tracé d'étalonnage haute résolution (par exemple spline) corrigé pour le sur-ajustement avec bootstrapping. Existe-t-il une procédure standard pour calculer une...
J'ai des données sur les accidents de véhicules à moteur par heure de la journée. Comme vous vous en doutez, ils sont élevés en milieu de journée et culminent aux heures de pointe. geom_density par défaut de ggplot2 adoucit bien Un sous-ensemble de données, pour les collisions liées à la conduite...
Je viens de recevoir un rejet d'un journal économique. Parmi les raisons invoquées pour le rejet figurent: les avantages de l'utilisation de la méthode semi-paramétrique ne sont pas clairement mis en évidence par rapport à d'autres techniques plus simples avec une identification claire des...
Une variable de réponse y est une fonction non linéaire d'un certain nombre de variables prédictives X (dans mes données réelles, la réponse est distribuée de façon binomiale, mais ici j'utilise une valeur normalement distribuée pour plus de simplicité). Je peux modéliser les relations entre les...
J'ai développé un modèle de régression logistique basé sur les données rétrospectives d'une base de données nationale sur les traumatismes des traumatismes crâniens au Royaume-Uni. Le résultat clé est la mortalité à 30 jours (désignée comme Outcome30mesure). D'autres mesures dans l'ensemble de la...