¿Alguien puede ayudar a dar una explicación conceptual de cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos cuando se utilizan suavizados / splines para un modelo predictivo? Por ejemplo, dado un modelo creado usando gamboostel mboostpaquete en R, con p-splines, ¿cómo se hacen las predicciones...
Estoy leyendo mucho sobre el uso de splines en varios problemas de regresión. Algunos libros (p. Ej., Modelos lineales ricamente parametrizados de Hodges ) recomiendan splines penalizadas. Otros (por ejemplo, estrategias de modelado de regresión de Harrell ) optan por splines cúbicos...
Así que he leído algunas publicaciones sobre por qué siempre se debe evitar el binning . Una referencia popular para esa afirmación es este enlace . La escapada principal es que los puntos de agrupamiento (o puntos de corte) son bastante arbitrarios, así como la pérdida de información resultante,...
No tengo un ejemplo o tarea específica en mente. Soy nuevo en el uso de b-splines y quería entender mejor esta función en el contexto de regresión. Supongamos que queremos evaluar la relación entre la variable de respuesta y algunos predictores . Los predictores incluyen algunas variables...
P: ¿Para qué datos es apropiado usar modelado de espacio de estado y filtrado de Kalman en lugar de suavizar splines y viceversa? ¿Hay alguna relación de equivalencia entre los dos? Estoy tratando de obtener una comprensión de alto nivel de cómo encajan estos métodos. Hojeé la nueva Estimación...
En un comentario a esta pregunta , el usuario @whuber citó la posibilidad de usar una versión periódica de splines para ajustar los datos periódicos. Me gustaría saber más acerca de este método, en particular las ecuaciones que definen las splines y cómo implementarlas en la práctica (soy...
Si ajusto mis datos con algo como lm(y~a*b), en la sintaxis R, donde aes una variable binaria y bes una variable numérica, entonces el a:btérmino de interacción es la diferencia entre la pendiente de y~bat a= 0 y at a= 1. Ahora, digamos que la relación entre yy bes curvilínea. Si ahora encajo...
Tengo algunas variables y estoy interesado en encontrar relaciones no lineales entre ellas. Así que decidí ajustar algunas spline o loess, e imprimir bonitos gráficos (ver el código a continuación). Pero también quiero tener algunas estadísticas que me den una idea de la probabilidad de que la...
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos...
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...
Tengo algunos modelos predictivos cuyo rendimiento me gustaría probar (es decir, tomar mi conjunto de datos, "rebobinarlo" a un punto anterior en el tiempo y ver cómo el modelo hubiera funcionado de manera prospectiva). El problema es que algunos de mis modelos se construyeron a través de un...
He estado ajustando algunos datos de series de tiempo usando un modelo aditivo general de Poisson usando SAS PROC GAM. En términos generales, he estado haciendo que su procedimiento de validación cruzada generalizado incorporado genere al menos un "punto de partida" decente para mi spline...
Estoy ajustando un modelo de efectos mixtos con un término de spline en una aplicación donde se sabe que la tendencia a lo largo del tiempo es curvi-lineal. Sin embargo, lo que me gustaría evaluar es si la tendencia curvilínea se produce debido a la desviación individual de la linealidad, o si es...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Estoy trabajando en un modelo de costo predictivo donde la edad del paciente (una cantidad entera medida en años) es una de las variables predictoras. Es evidente una fuerte relación no lineal entre la edad y el riesgo de hospitalización: Estoy considerando una spline de suavizado de regresión...
Pregunta : He ajustado un modelo probabilístico (red bayesiana) para modelar una variable de resultado binaria. Me gustaría crear un gráfico de calibración de alta resolución (por ejemplo, spline) corregido por sobreajuste con bootstrapping. ¿Existe un procedimiento estándar para calcular dicha...
Tengo datos de accidentes automovilísticos por hora del día. Como era de esperar, son altas en la mitad del día y alcanzan su punto máximo en la hora pico. geom_density predeterminado de ggplot2 lo suaviza muy bien Un subconjunto de los datos, para los accidentes relacionados con la bebida, es...
Acabo de recibir un rechazo de una revista de economía. Entre las razones citadas para el rechazo estaban: Los beneficios del uso del método semiparamétrico no se muestran claramente en comparación con las técnicas alternativas más simples con una identificación clara de las relaciones...
Una variable de respuesta y es una función no lineal de varias variables predictoras X (en mis datos reales la respuesta está distribuida binomialmente, pero aquí estoy usando un valor normalmente distribuido para simplificar). Puedo modelar las relaciones entre los predictores y la respuesta...
He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (indicada como Outcome30medida). Otras medidas en toda la base de datos...