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(274)
视频
沙龙
1
回答
R
分
位数
回归
单调
三次
样条
r
、
spline
、
quantile-regression
我正在使用一个自然
三次
样条
对一些数据运行
分
位数
回归
模型,它需要
单调
递减(因为它不能在任何点物理上增加)。所以我从splines2包中找到了函数mSpline,它应该可以拟合
单调
样条
,但它也不起作用。下面是这两个函数的示例,以及它们在mtcars上是如何失败的。无论是我的方法还是其他方法,我如何实现获得
单调
递减
样条
的目标? 如果可以将其他变量添加到模型中,则会获得加分,这些变量不是
样条
。
浏览 30
提问于2020-04-01
得票数 2
1
回答
从四
分
位数
计算下的10%和最高的10%值。
c#
、
math
、
statistics
========================================================== 所以我收集了一个数据点,例如: 4,5,2,3,15,3,3,5,然后我计算出上四
分
位数
(Q2)和下四
分
位数
(Q1),它们分别是5和3。由于四
分
位数
,我可以引用从最低的数字到Q1,以目标低的25%,然后从最高的值到Q2,以目标的前25%。因为我现在有了Q1和Q2,所以我也可以将50%的内部值作为目标。有了这些信息,我想知道我们90%的数据下降的地方,而且我还没有在网上找到
浏览 4
提问于2013-10-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
凹凸不平的峰
gnuplot
、
smoothing
我有数据点f( x_i )在x_i点(函数f不知道,仅在数字上),f( 0 ) =0。数据显示,在小x处有一个峰状结构,然后是在较大x处缓慢的肩部下降率,从最大值降到一半。我想通过这些数据点绘制平滑的线条。如果我使用bezier,那么f(0)=0确实是可以的,但是峰值明显降低了(大约25%)。如果我使用acsplines,那么峰值看起来要好一些,但是f(0) =0没有被维护。如何在不丢失重要信息(f(0)=0)或分布的峰值高度的情况下平滑该数据集?
浏览 1
提问于2015-06-01
得票数 6
1
回答
在多变量
回归
模型中使用约束
样条
函数
r
、
statistics
、
regression
、
linear-regression
我只是在努力寻找一个关于
样条
使用的统计/
R
问题的答案。我想检查限制性
三次
样条
在
回归
模型中的使用,但我想知道如何进行检查?我能找到的所有示例都是各种工作示例的单变量模型,我想知道如何在多变量模型中包含
样条
? 非常感谢,D
浏览 2
提问于2021-10-25
得票数 0
2
回答
确保因变量随自变量
单调
减少
keras
、
regression
、
predictive-modeling
、
machine-learning-model
目前我正在使用
分
位数
回归
森林。它们运行得很好。然而,上述负指数关系并没有得到保证。 是否有办法达到上述目的。例如,这是否可以被建模为一个分层模型。这里,X上的负指数函数的参数根据其他特征进行调整。
浏览 0
提问于2019-08-06
得票数 1
1
回答
在Python中,如何拟合最小
分
位数
b
样条
回归
线?
python
、
quantile
、
bspline
您可以找到最小
分
位数
回归
直线拟合,如下所示:import statsmodels.formula.api as smfres = mod.fit(q = 0.000001) 但是,如果您想要找到最小b
样条
回归
拟合线呢
浏览 1
提问于2017-08-04
得票数 1
2
回答
用
样条
插值求导数
r
、
statistics
、
interpolation
我想通过x和y值的
样条
插值得到未知函数的导数(得到导数...)。我的示例已编辑y<-c(0.1,0.3,0.8,0.9,0.91,0.93,0.95,0.98,0.99,0.999) 在
R
中可以插值并得到导数的泛函形式吗我的问题是,我只有一个cdf函数的x和y值,但需要获得概率密度function..so,我想通过
样条
插值获得导数。这个问题的原因是,我需要获得该cdf的pdf,所以我尝试对cdf的xy值进行
样条
插值请注意,这是一个简单的示例,而不是真正的c
浏览 2
提问于2015-05-06
得票数 0
1
回答
分
位估计后的累积分布函数的建立
r
、
probability-density
、
quantreg
、
quantile-regression
利用quantreg软件包,我可以以X为条件估计Y的
分
位数
。library(quantreg)Quantis<-rq(data[,1] ~ data[,2],tau=taus,method
浏览 1
提问于2016-10-08
得票数 1
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1
回答
Python SciPy UnivariateSpline vs
R
smooth.spline
python
、
r
、
scipy
、
spline
我正在将一个用
R
编写的脚本移植到Python上。在
R
中,我使用smooth.spline,在Python中,我使用SciPy UnivariateSpline。它们不会产生相同的结果(即使它们都基于
三次
样条
线方法)。有没有一种方法或替代UnivariateSpline的方法,使Python
样条
返回与
R
相同的
样条
线?下面是用
R
编写的代
浏览 1
提问于2019-06-19
得票数 2
1
回答
mgcv:从GAM模型中提取“for‘光滑的节点位置
r
、
gam
、
mgcv
、
splines
out<-as.data.frame(predict.gam(model1, newdata = newdat, type = "response")) 其中,
样条
的统计增减是识别的
浏览 0
提问于2016-05-24
得票数 2
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1
回答
带
样条
(边缘关系)的多变量模型元图的生成
r
、
regression
、
spline
、
metafor
我试图用regplot()在metafor包中生成一个
回归
图,在多变量
回归
的背景下,通过使用
R
中的rms包,将一个连续预测器拟合为一个受限的
三次
样条
。但是,在仔细检查了这里列出的所有示例之后:,我无法再现所需的图(即,作为受限
三次
样条
模型的连续预测器的
回归
图)。0.4491 现在,如果我想生
浏览 10
提问于2022-03-26
得票数 1
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1
回答
P
样条
平滑器
r
、
regression
、
spline
、
smoothing
、
mgcv
嗨,我试图找到,一个非参数
回归
,平滑的之间的差异,对照组和治疗组,以确定食欲抑制药物的有效性随着时间的推移。然后,我需要用我的模型来评估治疗组和对照组在t=0和t=50之间的差异。我想使用P
样条
平滑的,但是我没有足够的背景,这是我的数据:0 1 3 7 8 10 14 15 17 21 22 24 28 29 31 35 36 38 42 43 45 49 50 52 56
浏览 3
提问于2017-04-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
R
中的高(或极高)次多项式
回归
(或方案?)
r
、
regression
、
linear-regression
、
lm
、
polynomials
我想对
R
中的一组数据进行(非常)高阶
回归
,但是poly()函数有一个25阶的限制。 对于这个应用程序,我需要一个范围为100到120的订单。
浏览 5
提问于2016-10-01
得票数 5
回答已采纳
1
回答
时间序列及其可视化
r
、
ggplot2
、
time-series
3 244 1一个插槽代表半30
分
钟
浏览 4
提问于2017-10-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从盒图生成随机值
python
、
random
、
boxplot
、
normal-distribution
比方说,我有一个现有的BoxPlot:q1: 25% percentile: 1我想在这个分布之后生成1,000,000个随机值。我可以生成扭曲的正态分布,所以另一种方法是将方格图的值转换成斜分布的值,但考虑到密度随alfa的变化而变化,我不知道如何开始。
浏览 1
提问于2020-05-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
R
中时间序列模型的
分
位数
回归
(ARIMA-ARCH)
r
、
time-series
、
quantreg
、
quantile-regression
我正在用时间序列数据进行
分
位数
预测。我使用的模型是ARIMA(1,1,2)-ARCH(2),我试图得到我的数据的
分
位数
回归
估计。到目前为止,我已经找到了"quantreg“软件包来进行
分
位数
回归
,但我不知道如何将ARIMA-ARCH模型作为rq函数中的模型公式。rq函数似乎适用于因变量和自变量的
回归
,但对时间序列则不起作用。还有其他的包,我可以把时间序列模型,并进行
分
位数
回归</e
浏览 0
提问于2018-08-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
分
位数
回归
和p值
r
、
regression
、
quantile
我正在对我的数据集应用guantile
回归
(使用
R
)。用不同的
分
位数
回归
线(taus <- c(0.05,0.25,0.75,0.95))可以很容易地得到良好的散点图图像。当我想要为这些
分
位数
中的每个
分
位数
生成p值(以便查看每条
回归
线的统计意义)时,就会出现问题。对于中间
分
位数
(tau=0.5),这不是问题,但是当涉及到例如tau=0.25时,我得到以下错误消息: >Q
浏览 5
提问于2011-06-03
得票数 3
2
回答
带
R
的自然
三次
样条
回归
r
、
regression
、
lm
、
spline
、
cubic-spline
我似乎对
R
中的splines::ns()函数有问题。
浏览 3
提问于2016-09-15
得票数 0
1
回答
具有Tensorflow概率的
分
位数
回归
python
、
r
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-probability
、
quantile-regression
我在
R
中有一个简单的
分
位数
回归
。我希望从tensorflow概率中获得相同的结果。
R
分
位数
回归
上面的输出是每个值的9个
分
位数
预测Tensorflow概率尝试这里的输出是: <code
浏览 24
提问于2020-11-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
mgcv:如何为
样条
设置节数和/或位置
r
、
regression
、
spline
、
gam
、
mgcv
我想在gam包中使用函数mgcv: y <- seq(0,1, len=600) 我可以在中设置节的号吗?然后我能知道花键的结在哪里吗?谢谢!
浏览 2
提问于2016-10-15
得票数 19
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