Preguntas etiquetadas con smoothing

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...

Hay varios usos distintos: estimación de la densidad del grano truco del grano suavizado de granos Por favor explique lo que significa el "núcleo" en ellos, en inglés simple, en sus propias

Tengo 2 series temporales (ambas suaves) que me gustaría hacer una correlación cruzada para ver qué tan correlacionadas están. Tengo la intención de utilizar el coeficiente de correlación de Pearson. ¿Es esto apropiado? Mi segunda pregunta es que puedo elegir probar las 2 series de tiempo tan...

plot(density(rexp(100)) Obviamente, toda la densidad a la izquierda de cero representa sesgo. Estoy buscando resumir algunos datos para los no estadísticos, y quiero evitar preguntas sobre por qué los datos no negativos tienen densidad a la izquierda de cero. Las parcelas son para verificación de...

Para los estimadores de densidad de kernel univariados (KDE), uso la regla de Silverman para calcular :hhh 0.9min(sd,IQR/1.34)×n−0.20.9min(sd,IQR/1.34)×n−0.2\begin{equation} 0.9 \min(sd, IQR/1.34)\times n^{-0.2} \end{equation} ¿Cuáles son las reglas estándar para KDE multivariante (suponiendo un...

Estaba leyendo sobre la clasificación Naive Bayes hoy. Leí, bajo el encabezado de Estimación de parámetros con agregar 1 suavizado : Deje que refiera a una clase (como Positivo o Negativo), y deje que refiera a una ficha o palabra.cccwww El estimador de máxima verosimilitud para...

Estoy tratando de comprender mejor la estimación de la densidad del kernel. Usando la definición de Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Definition fh^(x)=1n∑ni=1Kh(x−xi)=1nh∑ni=1K(x−xih)fh^(x)=1n∑i=1nKh(x−xi)=1nh∑i=1nK(x−xih) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n...

La estimación de la densidad de la ventana de Parzen se describe como p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) donde nnn es el número de elementos en el vector, es un vector, es una densidad de probabilidad...

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...

Hay una publicación bastante antigua en el blog de William Briggs que analiza las trampas de suavizar datos y llevarlos a análisis. El argumento clave es a saber: Si, en un momento de locura, suaviza los datos de series de tiempo y los utiliza como entrada para otros análisis, ¡aumenta...

He leído (por ejemplo, aquí ) que el núcleo Epanechnikov es óptimo, al menos en un sentido teórico, al hacer la estimación de la densidad del núcleo. Si esto es cierto, ¿por qué el gaussiano aparece con tanta frecuencia como el núcleo predeterminado, o en muchos casos el único núcleo, en las...

Esta pregunta es provocada por la discusión en otra parte . Los núcleos variables a menudo se usan en regresión local. Por ejemplo, loess se usa ampliamente y funciona bien como una regresión más suave, y se basa en un núcleo de ancho variable que se adapta a la escasez de datos. Por otro lado,...

Estoy trabajando en un alogoritmo en R para automatizar un cálculo de pronóstico mensual. Estoy usando, entre otros, la función ets () del paquete de pronóstico para calcular el pronóstico. Está funcionando muy bien. Desafortunadamente, para algunas series de tiempo específicas, el resultado que...

Por lo que he visto, la fórmula de suavizado de Kneser-Ney (segundo orden) se da de una forma u otra como P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{...

Estoy tratando de usar la función ' densidad ' en R para hacer estimaciones de densidad del núcleo. Tengo algunas dificultades para interpretar los resultados y comparar varios conjuntos de datos, ya que parece que el área bajo la curva no es necesariamente 1. Para cualquier función de densidad de...

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...

Estoy tratando de descubrir cómo controlar los parámetros de suavizado en un modelo mgcv: gam. Tengo una variable binomial que intento modelar principalmente como una función de las coordenadas xey en una cuadrícula fija, además de algunas otras variables con influencias menores. En el pasado, he...

Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la...

Estoy buscando un método para calcular el área de superposición entre dos estimaciones de densidad del núcleo en R, como una medida de similitud entre dos muestras. Para aclarar, en el siguiente ejemplo, necesitaría cuantificar el área de la región superpuesta