স্মুটেড ডেটা থেকে আরে পলিটিকেশন পয়েন্টগুলি সন্ধান করা


14

আমার কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি ব্যবহার করে মসৃণ করি loess। আমি স্মুথযুক্ত রেখার প্রতিচ্ছবি পয়েন্টগুলি সন্ধান করতে চাই। এটা কি সম্ভব? আমি নিশ্চিত যে এটি সমাধানের জন্য কেউ অভিনব পদ্ধতি তৈরি করেছে ... মানে ... ... সর্বোপরি, এটি আর!

আমি ব্যবহার করি স্মুথ ফাংশন পরিবর্তন করে আমি ঠিক আছি। আমি কেবল ব্যবহার করেছি loessকারণ আগে আমি যা ব্যবহার করেছি। তবে কোনও স্মুথ ফাংশন ঠিক আছে। আমি বুঝতে পারি যে প্রতিযোগিতা পয়েন্টগুলি আমি ব্যবহার করা স্মুথ ফাংশনের উপর নির্ভরশীল। আমি ঠিক আছে। আমি কেবল কোনও স্মুথ ফাংশন করে শুরু করতে চাই যা প্রতিস্থাপনের পয়েন্টগুলিকে থুথুতে সহায়তা করে।

আমি যে কোডটি ব্যবহার করি তা এখানে:

x = seq(1,15)
y = c(4,5,6,5,5,6,7,8,7,7,6,6,7,8,9)
plot(x,y,type="l",ylim=c(3,10))
lo <- loess(y~x)
xl <- seq(min(x),max(x), (max(x) - min(x))/1000)
out = predict(lo,xl)
lines(xl, out, col='red', lwd=2)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


3
হতে পারে আপনি চেঞ্জ-পয়েন্ট বিশ্লেষণের দিকে নজর রাখতে চান ।
নিকো

কোডের এই লাইনটি আমি খুব দরকারী বলে খুঁজে পেয়েছি: infl <- c (FALSE, diff (diff (out)> 0)! = 0) তবে এই কোডটি ঘুরিয়ে বা নীচে নির্বিশেষে সমস্ত টার্নিং পয়েন্ট খুঁজে পায়। আমি কীভাবে বলতে পারি কোন পয়েন্টগুলি বাঁকানো হয় এবং কোন টাইমসারিগুলিতে নীচে বাঁকানো হয়? উদাহরণস্বরূপ, প্লট এবং রঙের upর্ধ্বমুখী টার্নিং পয়েন্টটি সবুজ এবং নিম্নমুখীগুলি লাল।
ব্যবহারকারী 3511894

উত্তর:


14

স্মুথযুক্ত বক্ররেখার প্রতিবিম্বগুলি খুঁজে পেতে আর এর ব্যবহারের দৃষ্টিকোণ থেকে আপনার কেবল স্মুথড ওয় মানগুলিতে সেই জায়গাগুলি সন্ধান করতে হবে যেখানে y পরিবর্তনগুলি স্যুইচ করে।

infl <- c(FALSE, diff(diff(out)>0)!=0)

তারপরে আপনি এই গ্রাফটিতে পয়েন্টগুলি যুক্ত করতে পারেন যেখানে এই প্রতিচ্ছবিগুলি ঘটে।

points(xl[infl ], out[infl ], col="blue")

পরিসংখ্যানগতভাবে অর্থবহ প্রতিচ্ছবি পয়েন্টগুলি সন্ধান করার দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি @nico এর সাথে একমত যে আপনাকে পরিবর্তন-পয়েন্ট বিশ্লেষণের দিকে নজর দেওয়া উচিত, কখনও কখনও সেগমেন্টেড রিগ্রেশন হিসাবেও উল্লেখ করা হয়।


এটি কাজটি কিছুটা ভালভাবেই করবে বলে মনে হচ্ছে। আমি বুঝতে পারি এটি আদর্শ নয় এবং এটির ফলাফলটি অবশ্যই আদর্শ নয়। যদিও অবদানের জন্য ধন্যবাদ। এটি একটি সরলরেখার মতো জিনিসগুলি বাদ দিয়ে বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই কভার করে।
ব্যবহারকারী164846

3
আমি নিশ্চিত যে আমি বুঝতে পেরেছি না, @ user164846। একটি সরলরেখার কোনও প্রতিসরণ বিন্দু নেই।
জিন ভি। অ্যাডামস

এছাড়াও, আপনি ধীরে ধীরে ডেরিভেটিভস সরবরাহকারী স্মুথারগুলির দিকে নজর রাখতে চাইতে পারেন, যেমন স্যাভিটস্কি-গোলে-ফিল্টার। তবে স্মুথের পছন্দটি সর্বদা আপনার ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত, অন্যভাবে নয়!
এসবিএক্স 2'14

4

এখানে বেশ কয়েকটি স্তরে সমস্যা রয়েছে।

প্রথমত, স্বাচ্ছন্দ্য কেবল একটি মসৃণ হতে পারে এবং বেছে নেওয়ার মতো অনেকগুলি রয়েছে। আশাবাদীরা যুক্তি দেখিয়েছেন যে যে কোনও যুক্তিসঙ্গত স্মুথ সম্পর্কে কেবল একটি আসল নিদর্শন পাওয়া যাবে এবং প্রায় সমস্ত যুক্তিসঙ্গত স্মুথারই আসল নিদর্শনগুলিতে সম্মত হন। হতাশাবাদীরা যুক্তি দেখান যে এটিই সমস্যা এবং "যুক্তিসঙ্গত স্মুথার্স" এবং "বাস্তব নিদর্শনগুলি" একে অপরের পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত হয়েছে। বিন্দু হিসাবে, কেন নিঃশব্দ এবং কেন আপনি এখানে একটি ভাল পছন্দ মনে করেন? পছন্দটি কেবল একটি একা মসৃণ বা কোনও মসৃণ একক প্রয়োগের নয় (সমস্ত কিছুই সফটওয়্যার জুড়েই নয়), তবে একক মাত্রা স্মুথ (এমনকি যদি এটি নির্বাচিত হয় তবে) আপনার জন্য রুটিন)। আপনি এই পয়েন্টটি উল্লেখ করবেন কিন্তু এটি এটি সম্বোধন করছে না।

আরও নির্দিষ্টভাবে, যেমন আপনার খেলনা উদাহরণটি দেখায়, মোড় নেওয়ার মতো প্রাথমিক বৈশিষ্ট্যগুলি সহজেই লোস দ্বারা সংরক্ষণ করা যায় না (একা একাও নয়)। আপনার প্রথম স্থানীয় সর্বনিম্ন অদৃশ্য হয়ে যায় এবং আপনার দ্বিতীয় স্থানীয় সর্বনিম্ন আপনি যে নির্দিষ্ট মসৃণতা দেখান তা দ্বারা বাস্তুচ্যুত হয়। প্রথমটির চেয়ে দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের জিরো দ্বারা সংজ্ঞায়িত সংকটগুলি আরও চঞ্চল হওয়ার আশা করা যায়।


আমি লোইসকে বেছে নিয়েছি কারণ আমি এটি ইন্টারনেট থেকে পেয়েছি। আমি সাধারণভাবে স্মুথ করার ক্ষেত্রে খুব অভিজ্ঞ, তাই আমি অনলাইনেই কোডটি সহজভাবে ধরলাম। আপনার কি আরও ভাল পরামর্শ আছে?
ব্যবহারকারী164846

দুঃখিত, কিন্তু আমি আপনার মন্তব্য বুঝতে পারি না। আপনি যদি স্মুথ তৈরিতে খুব অভিজ্ঞ হন তবে আপনার পক্ষে যুক্তি থাকা উচিত যার জন্য শব্দটি দমন করার সময় স্মুথারগুলি ইনফ্লেকশনগুলি সংরক্ষণ করে। এটি আমার কাছে একটি পরস্পরবিরোধী লক্ষ্য বলে মনে হচ্ছে তবে আমি কেন ভুল করছি তা প্রযুক্তিগত যুক্তি শুনে খুশি হব।
নিক কক্স

দুঃখিত, আমি "অনভিজ্ঞ" বলতে
চাইছি না

1
আমি দেখি. জীবন ছোট, এবং আপনি প্রতিটি সম্ভাব্য পদ্ধতি চেষ্টা করতে পারবেন না can't আমরা আপনার আসল ডেটা দেখতে পাচ্ছি না, তবে আপনার খেলনা উদাহরণটি আন্ডারলাইন করে যে স্মুথিং শনাক্তযোগ্য কাঠামো মুছে ফেলতে পারে।
নিক কক্স

2

এই ইস্যুতে দুর্দান্ত পন্থাগুলি রয়েছে। কিছু অন্তর্ভুক্ত। (1) - চেঞ্জপয়েন্ট-প্যাকেজ (2) - বিভাগযুক্ত - প্যাকেজ। তবে আপনাকে চেঞ্জপয়েন্টগুলির সংখ্যা চয়ন করতে হবে। (৩) প্রথম প্যাকেজে কার্যকর হিসাবে মার্স

আপনার পক্ষপাত / বৈকল্পিক ট্রেড অফের উপর নির্ভর করে সমস্ত কিছু আপনাকে কিছুটা আলাদা তথ্য দেবে। -সামেন্টেড- একটি চেহারা ভাল। বিভিন্ন সংখ্যক চেঞ্জপয়েন্ট মডেলকে এআইসি / বিআইসির সাথে তুলনা করা যেতে পারে


1

আপনি সম্ভবত এফডিএ লাইব্রেরিটি ব্যবহার করতে পারেন, এবং একবার আপনি একটি যথাযথ ক্রমাগত কার্যকারিতা অনুমান করার পরে, দ্বিতীয় স্থানটি যে শূন্যের সেখানে আপনি খুব সহজেই সেই স্থানগুলি খুঁজে পেতে পারেন।

এফডিএ ক্র্যান

এফডিএ ইন্ট্রো


প্রথম ডেরাইভেটিভের জিরোগুলি মিনিমা এবং ম্যাক্সিমাকে সংজ্ঞায়িত করে। আমি মনে করি আপনি দ্বিতীয় বোঝাতে চাইছেন। "সহজে" কী, কোন উপায়ে? সংখ্যাগতভাবে পার্থক্য করার একাধিক উপায় রয়েছে।
নিক কক্স

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.