Preguntas etiquetadas con gam

El modelo aditivo generalizado (GAM) es un modelo lineal generalizado (GLM) en el que la variable de respuesta depende de funciones suaves desconocidas de algunas variables predictoras.

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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
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La precisión de la máquina de aumento de gradiente disminuye a medida que aumenta el número de iteraciones

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable
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Intervalo de confianza para el modelo GAM

Lectura mgcv::gamde la página de ayuda: los intervalos de confianza / credibilidad están disponibles para cualquier cantidad predicha usando un modelo ajustado Sin embargo, no puedo encontrar una manera de conseguir uno. Pensé predict.gamque tendría un type=confidencey un levelparámetro, pero...

r confidence-interval gam
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Bibliotecas Python de modelo aditivo generalizado

Sé que R tiene bibliotecas gam y mgcv para modelos de aditivos generalizados. Pero tengo dificultades para encontrar sus contrapartes en el ecosistema de Python (statsmodels solo tiene un prototipo en el sandbox). ¿Alguien sabe de las bibliotecas existentes de Python? Quién sabe, este podría ser un...

gam
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Cuándo usar un GAM vs GLM

Me doy cuenta de que esta puede ser una pregunta potencialmente amplia, pero me preguntaba si hay suposiciones generalizables que indiquen el uso de un GAM (modelo aditivo generalizado) sobre un GLM (modelo lineal generalizado). Recientemente, alguien me dijo que los GAM solo deberían usarse...

regression generalized-linear-model gam
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GAM vs LOESS vs splines

Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method...

r gam splines loess r data-visualization boxplot mathematical-statistics theory sufficient-statistics machine-learning classification correlation svm feature-selection probability stochastic-processes machine-learning reinforcement-learning
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Resumen de un ajuste GAM

Si encajamos un GAM como: gam.fit = gam::gam(Outstate ~ Private + s(Room.Board, df = 2) + s(PhD, df = 2) + s(perc.alumni, df = 2) + s(Expend, df = 5) + s(Grad.Rate, df = 2), data = College) Donde, usamos el conjunto de datos College, que se puede encontrar dentro del paquete ISLR. Ahora, si...

anova gam
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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Seleccionar nudos para un GAM

Al seleccionar un número apropiado de nudos para un GAM, uno puede tener en cuenta el número de datos e incrementos en el eje x. ¿Qué pasa si tenemos 100 incrementos en el eje x con 1000 puntos de datos en cada incremento? La información aquí dice: Si no se suministran, los nudos de la spline...

r gam splines