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R语言自适应平滑样条回归分析

p=14854 一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。...在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。平滑的程度由参数控制，通常在0和1之间的范围内。...生成数据图，并叠加样条曲线平滑度。...（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析...6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R

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R语言限制性立方样条回归

前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看： 多项式回归和样条回归1 多项式回归和样条回归...2 并且上一篇推文已经介绍了R语言实现多项式回归的内容：R语言非线性拟合：多项式回归 今天主要介绍R语言实现立方样条回归。...今天给大家演示限制性立方样条回归。做限制性立方样条回归的R包很多，这里以rms为例，以后有机会再介绍其他R包，比如splines。...# 加载R包 library(rms) # 拟合限制性立方样条，这里对变量x使用，跟多项式回归差不多 f <- lm(y ~ rcs(x,5)) # 画出原数据 plot(x,y) lines(x,...我们可以自己指定，比如根据分位数、中位数、平均数等，都可以作为我们的节点。 下面用ggplot2画图。

1.5K40

R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

p=22702 摘要 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。...简介 回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1978）提出，将感兴趣的结果的条件分位数作为预测因子的函数来建模。...贝叶斯_分位数_回归 Tobit RQ为描述非负因变量和协变量向量之间的关系提供了一种方法，可以被表述为因变量的数据未被完全观察到的分位数回归模型。...还可以拟合贝叶斯lassoTobit 分位数回归和贝叶斯自适应lassoTobit 分位数回归。当τ=0.50时，函数可以用来获得Tobit 分位数回归的后验平均值和95%的置信区间。 ?...结论 在本文中，我们已经说明了在分位数回归（RQ）中进行贝叶斯系数估计和变量选择。此外，本文还实现了带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯Tobit 分位数回归。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

objective='reg:quantileerror', quantile_alpha=alpha) (version 2.0~) 这种”预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”的方法都被称作分位数回归...Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能的一种损失函数。在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。...假设我们有一个预测问题，其中我们要预测一个连续型变量的分布，并且我们关注不同的分位数，例如中位数、0.25分位数、0.75分位数等。...总结 分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。...本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。

27610

R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格

本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。 中位数 考虑一个样本 ? 。要计算中位数，请求解 ? 可以使用线性编程技术解决。...= lp("min", c(rep(1,2*n),0), tail(r$solution,1) [1] 1.01523 分位数 当然，我们可以将之前的代码改编为分位数 tau = .3 quantile...R代码 r = lp("min", c(rep(tau,n),rep(1-tau,n),0), [1] 0.674124 分位数回归（简单） 考虑一个数据集，该数据集是一个主要城市的单位租金与面积...分位数回归的线性程序 ? 与ai，bi≥0和 ?...多元分位数回归 现在，我们尝试使用两个协变量呢，例如，让我们看看是否可以将单位的租金解释为面积的（线性）函数和建筑年龄。

80720

R语言多项式样条回归、非线性回归数据分析

p=9508 本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。...多项式回归 多项式回归实际上只是多元回归的一种特殊情况。 对于线性模型（lm），调整后的R平方包含在summary（model）语句的输出中。AIC是通过其自己的函数调用AIC（model）生成的。...###通过以下方式检查其他模型： 具有多项式样条的B样条回归 B样条回归使用线性或多项式回归的较小部分。它不假设变量之间存在线性关系，但是残差仍应是独立的。该模型可能会受到异常值的影响。...非线性回归 非线性回归可以将各种非线性模型拟合到数据集。这些模型可能包括指数模型，对数模型，衰减曲线或增长曲线。通过迭代过程，直到一定的收敛条件得到满足先后找到更好的参数估计。...对于没有定义r平方的模型，已经开发了各种伪R平方值。

1.4K00

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

") 考虑一些多项式回归。...db$mu\[95\]=7 plot(data$no,data$mu lines(NW,col="red") 样条平滑 接下来，讨论回归中的平滑方法。...因此，对于 也可以写成 第一部分只是一个多项式。 使用 黎曼积分，观察到 因此， 我们有线性回归模型。一个自然的想法是考虑回归 ，对于 给一些节点 。...db) 如果我们保持先前选择的两个节点，但考虑泰勒的2阶的展开，我们得到 matplot(xr,B,type="l") abline(v=c(0,2,5,10),lty=2) 如果我们考虑常数和基于样条的第一部分...lines(xr,B\[,1:k\]%*%coefficients(reg)\[1:k\] 最后，当我们对它们求和时，这次是最后一个节点之后的右侧部分， k=5 这是我们使用带有两个（固定）节点的二次样条回归得到的结果

24010

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。三次回归样条曲线具有 我们在谈论样条曲线时想到的传统 结点–在这种情况下，它们均匀分布在协变量范围内。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归...：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析...R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。三次回归样条曲线具有 我们在谈论样条曲线时想到的传统 结点–在这种情况下，它们均匀分布在协变量范围内。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中的多项式回归、B样条曲线

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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。三次回归样条曲线具有 我们在谈论样条曲线时想到的传统 结点–在这种情况下，它们均匀分布在协变量范围内。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中的多项式回归、B样条曲线

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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

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用于时间序列概率预测的分位数回归

图(A): 分位数回归 分位数回归概念 分位数回归是估计⼀组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模⽅法。 以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...（2）中位数回归的估计⽅法与最⼩⼆乘法相⽐，估计结果对离群值则表现的更加稳健，⽽且，分位 数回归对误差项并不要求很强的假设条件，因此对于⾮正态分布⽽⾔，分位数回归系数估计量则更 加稳健。...NeuralProphet提供两种统计技术：(1) 分位数回归和 (2)保形分位数回归。共形分位数预测技术增加了一个校准过程来做分位数回归。...df = data[['ds','cnt']] df.columns = ['ds','y'] 构建分位数回归模型 直接在 NeuralProphet 中构建分位数回归。...在图(F)中，我在左边画出了线性回归，在右边画出了分位数回归。

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分位数回归（quantile regression）简介和代码实现

我们从描述性统计中知道，中位数对异常值的鲁棒性比均值强。这种理论也可以在预测统计中为我们服务，这正是分位数回归的意义所在——估计中位数（或其他分位数）而不是平均值。...什么是分位数回归？ 分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。...statsmodels中的分位数回归 分位数回归是一种不太常见的模型，但 Python中的StatsModel库提供了他的实现。这个库显然受到了R的启发，并从它借鉴了各种语法和API。...相比之下，分位数回归最常用于对响应的特定条件分位数进行建模。与最小二乘回归不同，分位数回归不假设响应具有特定的参数分布，也不假设响应具有恒定方差。...下表总结了线性回归和分位数回归之间的一些重要区别： xgboost的分位数回归 最后如果想使用xgboost，又想试试分位数回归，那么可以参考以下代码 class XGBQuantile(XGBRegressor

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票|附代码数据

p=18984  最近我们被客户要求撰写关于分位数回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。...本文选自《R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票》。...点击标题查阅往期内容 matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 分位数自回归QAR分析痛苦指数...：失业率与通货膨胀率时间序列|数据分享 分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模 结合新冠疫情COVID-

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