잔차와 시간을 플로팅하고 플롯에 황토 매끄러운 곡선을 추가하려고합니다. x 스케일을 로그 스케일로 변경하면 황토 매끄러움이 사라지고 그 이후에 추가 할 수 없습니다. X 축의 로그 변환 후 그래프를 표시하도록 요청하면 RStudio에 다음과 같은 오류가 표시됩니다. Error in seq.default(range[1], range[2], length = n
두 변수 x과 y 사이에 회귀를 맞추기 위해 lowess 함수를 사용하고 있습니다. 이제 새로운 값인 x에서 맞는 값을 알고 싶습니다. 예를 들어, 다음 예제에서 맞는 값을 x=2.5으로 찾으려면 어떻게해야합니까? 나는 loess이 그것을 할 수 있다고 알고 있지만, 나는 누군가의 음모를 재현하고 그는 lowess을 사용했다. set.seed(1)
x <
나는 황토 매끄러움에 span 매개 변수를 변경하여 단일면 처리 된 플롯 (격자 스타일)을 만들고 싶습니다. 나는 for 루프를 아래처럼 사용하려고 시도했으나 어떤 플롯도 생성되지 않았다. ggsave 함수를 사용하면 플롯이 별도로 저장됩니다. 또한 이러한 작업을 수행하는 데 더 간결한 방법이 있는지 궁금합니다. x <- rep(1:10,4)
y <- 1
황토 매끄러운 곡선을 R에있는 내 산점도에 추가하려고합니다. 아래 코드에 무엇이 잘못되었는지를 파악할 수 없습니다 ... 참고로 변수 povertybinge_all은 데이터 프레임 correlational_data의 열 이름입니다. ggplot2 패키지/라이브러리를로드했습니다. library(ggplot2)
p <- ggplot(correlationa
loess 명령으로 R에 가장 잘 맞는 선을 만들려고하는데 문제는 두 부분으로 이루어져야한다는 것입니다. 그러나 내 데이터는 하나의 벡터입니다 x = 1:generaties
CI.up = as.numeric(gemiddelde)+as.numeric(ci)
CI.dn = as.numeric(gemiddelde)-as.numeric(ci)
plot(gem
`난 두 값을 예측하려고 모델 data(mtcars) #is already available in R
m1 = loess(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl + mtcars$disp)
# the prdedict function works well
y.predict <- predict(m1, data.frame(mtcars$cyl, mtcars
현재 황토 회귀를 데이터 세트에 적용하려고합니다 (위도 분포의 바이오 매스). 나는 다음과 같은 코드를 사용 : ggplot(data=test)+
geom_point(aes(y=log10(value+1), x=lat, colour=variable), alpha=0.5)+
stat_smooth(aes(y=log10(value+1), x=la
예제 플롯에서 span 인수를 변경해야합니다. Example Plot 이 플롯을 얻으려는 코드에서 기본값 인 0.2 이외의 것을 수행 할 수 없습니다. 나는 그것이 각 그룹에 황토 적합을 적절하게 할당하는 것과 관계가있는 직감을 가지고있다. 그러나 내가 시험해 보았던 것은 효과가 없다. 아래의 황토 적합에 영향을 미치지 않는 범위 인수를 보여주기 위해 몇
ggplot2 패키지의 geom_smooth을 사용하여 시계열 분산 형 플롯에서 매끄러운 선을 만듭니다 (각 요일마다 한 점씩 365 점을가집니다). 인수 중 하나는 span라고, 다음과 같은 설명이 주어 도움말 파일 (?geom_smooth)로가는 : 범위는 기본 황토 부드럽게 다듬기 양을 제어합니다. 숫자가 작을수록 wigglier 라인이 생기고, 숫자
그래서 내가 함수를 작성했습니다 더 출력 황토 범위를 작동하지 않습니다, 그것은 나에게 방정식에 대한 자유도에 해당하는 loess 기능의 범위를 찾아야한다 제가 y<-diag(101)
slp<-matrix(0,nrow=101,ncol=101)
snw<- is the hat matrix
여기 내 함수를 단위 행렬을 사용하여, I가 스팬 모자 행렬 동일