LOESS এর পূর্বাভাস অন্তরগুলি কীভাবে গণনা করবেন?

Question

আমার কাছে এমন কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি আর একটি লস মডেল ব্যবহার করে ফিট করেছিলাম, আমাকে এটি দিয়ে:

ডেটাটির একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং একটি প্রতিক্রিয়া রয়েছে এবং এটি হিটারোসেসটেস্টিক।

আমি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানও যুক্ত করেছি। সমস্যাটি হ'ল অন্তরগুলি হ'ল লাইনের জন্য আস্থা অন্তর, যেখানে আমি পূর্বাভাস অন্তরগুলিতে আগ্রহী। উদাহরণস্বরূপ, নীচের প্যানেলটি তারপরে শীর্ষ প্যানেলটি আরও পরিবর্তনশীল তবে এটি অন্তরগুলিতে ধরা পড়ে না।

এই প্রশ্নের সামান্য সম্পর্কযুক্ত: একটি বহুপদী রিগ্রেশনের থেকে আস্থা ব্যান্ড বুঝুন , @AndyW দ্বারা বিশেষত উত্তর, তার উদাহরণে যদিও তিনি তুলনামূলকভাবে সহজবোধ্য ব্যবহার interval="predict"যুক্তি হল যে বিদ্যমান predict.lm, কিন্তু এটা থেকে অনুপস্থিত predict.loess।

সুতরাং আমার দুটি খুব সম্পর্কিত প্রশ্ন আছে:

1. আমি কীভাবে লসের জন্য পয়েন্টওয়াইস পূর্বাভাস অন্তর পেতে পারি?
2. আমি কীভাবে সেই মানগুলি পূর্বাভাস দিতে পারি যা এই ব্যবধানটি ক্যাপচার করবে, অর্থাৎ এলোমেলো সংখ্যার একগুচ্ছ তৈরি করবে যা শেষ পর্যন্ত কিছুটা মূল ডেটার মতো দেখাবে?

এটা সম্ভব যে আমার আলস্য দরকার নেই এবং অন্য কিছু ব্যবহার করা উচিত, তবে আমি আমার বিকল্পগুলির সাথে অপরিচিত। মূলত এটি স্থানীয় রেগ্রেশন বা একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে লাইনের সাথে মাপসই করা উচিত, আমাকে রেখাগুলির জন্য ত্রুটির প্রাক্কলন দেয় এবং এর পাশাপাশি বিভিন্ন ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের জন্য পৃথক পৃথক রূপগুলিও সরবরাহ করতে পারে, তাই আমি নির্দিষ্ট এক্স মানগুলিতে প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল (y) বিতরণের পূর্বাভাস দিতে পারি ।

Comments

এটি কি বিন্দু অনুসারে পূর্বাভাস ব্যবধান?

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

আপনি এই দ্বারা কি বোঝাতে চেয়েছেন"? এবং আমি নিশ্চিত নই যে এটি বিন্দুমুখী কিনা। আমার প্রশ্ন 2 আমি যা খুঁজছি - দুর্ভাগ্যক্রমে আমি নামটির সাথে পরিচিত নই।

— জিমেলিস্ট

'এই' দ্বারা আমার অর্থ "শিরোনামে প্রশ্নটি যা জিজ্ঞাসা করছে"

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

সুতরাং আমি নিশ্চিত নই - আমার আগের মন্তব্যটি দেখুন। মূলত আমি একটি বিরতি খুঁজছি যা আমার প্রশ্নে বর্ণিত হিসাবে ডেটা পয়েন্টগুলিতে প্রকৃত বৈচিত্রটি ক্যাপচার করবে।

— জিমেলিস্ট

স্প্রেড পরিবর্তনশীল হতে পারে (এজন্য আমি প্রথম স্থানে স্থানীয় প্রতিরোধের পক্ষে বেছে নিয়েছি)। একক ভবিষ্যদ্বাণী।

— জিমেলিস্ট

Answer 1

মূল loessফাংশনটির সাথে কীভাবে পূর্বাভাস ব্যান্ডগুলি করতে হয় তা আমি জানি না loess.sdতবে msirপ্যাকেজে একটি ফাংশন রয়েছে যা কেবল এটি করে! msirডকুমেন্টেশন থেকে প্রায় ভার্বাটিম :

library(msir)
data(cars)
# Calculates and plots a 1.96 * SD prediction band, that is,
# a 95% prediction band
l <- loess.sd(cars, nsigma = 1.96)
plot(cars, main = "loess.sd(cars)", col="red", pch=19)
lines(l$x, l$y)
lines(l$x, l$upper, lty=2)
lines(l$x, l$lower, lty=2)

আপনার দ্বিতীয় প্রশ্নটি কিছুটা জটিল কারণ loess.sdভবিষ্যদ্বাণী ফাংশনটি আসে না, তবে আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করা উপায়গুলি এবং এসডিএসগুলি বাইরে বের করে loess.sd(ব্যবহার করে approx) রৈখিকভাবে ইন্টারপোল্ট করে একে একে হ্যাক করতে পারেন । এগুলি পরিবর্তে পূর্বাভাসিত উপায় এবং এসডি সহ একটি সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে ডেটা সিমুলেট করতে ব্যবহৃত হতে পারে:

# Simulate x data uniformly and y data acording to the loess fit
sim_x <- runif(100, min(cars[,1]), max(cars[,1]))
pred_mean <- approx(l$x, l$y, xout = sim_x)$y
pred_sd <- approx(l$x, l$sd, xout = sim_x)$y
sim_y <- rnorm(100, pred_mean, pred_sd) 

# Plots 95% prediction bands with simulated data 
plot(cars, main = "loess.sd(cars)", col="red", pch=19)
points(sim_x, sim_y, col="blue")
lines(l$x, l$y)
lines(l$x, l$upper, lty=2)
lines(l$x, l$lower, lty=2)

Comments

ঠিক আমি খুঁজছেন ছিল কি. কোডটি দেখে তিনি যে পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছিলেন সে দিকে তাকানোর সময়, @ loess.sdআরএনএসো আমার অন্য একটি প্রশ্নের মন্তব্যে যে পরামর্শ দিয়েছে তার থেকে এটি খুব আলাদা নয় । ধন্যবাদ!

— জিমলিস্ট

অন্তর তৈরি করতে বুটস্ট্র্যাপ?

— স্মৃতিচেস