R分位数回归单调三次样条
是一种统计学方法，用于建立响应变量与预测变量之间的关系模型。它结合了分位数回归和单调三次样条的特性，能够在建模过程中考虑到数据的分布特点和非线性关系。
分位数回归是一种回归分析方法，它通过估计不同分位数下的条件分布函数来描述响应变量与预测变量之间的关系。与传统的最小二乘法回归相比，分位数回归更加灵活，能够捕捉到数据分布的不同特征。
单调三次样条是一种光滑的曲线拟合方法，它通过连接一系列的三次多项式段来逼近数据点，保证了曲线的光滑性和单调性。在回归分析中，单调三次样条可以用于建立非线性关系模型，能够更好地拟合数据并提供更准确的预测结果。
R分位数回归单调三次样条的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 经济学领域：用于分析收入、财富等变量与其他经济因素之间的关系。
- 医学研究：用于研究药物剂量与治疗效果之间的关系，或者探索生物指标与疾病风险之间的关系。
- 金融领域：用于建立股票价格与市场指数、宏观经济指标等之间的关系模型，进行风险评估和投资决策。
- 社会科学研究：用于分析教育水平、社会地位等因素对个体收入、幸福感等的影响。
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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
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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
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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
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
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
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
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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
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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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
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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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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P样条平滑器
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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
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1回答
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
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1回答
从盒图生成随机值
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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
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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
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分位数回归和p值
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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
1回答
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
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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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