R語(yǔ)言局部多項(xiàng)式回歸擬合LOESS回歸案例分析報(bào)告 附代碼數(shù)據(jù)

1、有問(wèn)題到淘寶找“大數(shù)據(jù)部落”就可以了R 語(yǔ)言局部多項(xiàng)式回歸擬合 LOESS R 語(yǔ)言局部多項(xiàng)式回歸擬合 LOESS 回歸案例分析報(bào)告LOESS 回歸是用來(lái)擬合平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行。介紹LOESS 介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包

2、中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程度。economicsggplot2data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical understanding loessMod10 - loess(uempmed index, data=

3、economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.25) # 25% smoothing span loessMod50 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.50) # 50% smoothing span預(yù)測(cè) LOESS# get smoothed outputsmoothed10 - predict(loessMod10) smoothed25 - predict(loessMod25)

4、 smoothed50 - predict(loessMod50)從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。# Plot it# Plot itplot(economics$uempmed, x=economics$date, type=l, main=Loess Smoothing and Prediction, xlab=Date, ylab=Unemployment (Median)lines(smoothed10, x=economics$date, col=red)lines(sm oothed25, x=econ

5、omics$date, col=green)lines(smoothed50, x=economics$date, col=blue)尋找最佳的平滑范圍尋找最佳的平滑范圍span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么optim()可以用它來(lái)找span 最小化平方誤差和span，但對(duì)于更具挑戰(zhàn)性的情況，optimizing 跨度可能有所幫助。SSE span 況。模擬退火方法（SANN）在這里實(shí)現(xiàn)，以找到span 最小的SSEpar 參數(shù)指定的第一個(gè)值span optim()開(kāi)始搜索。# define function that returns the SSEca

6、lcSSE - function(x)loessMod - try(loess(uempmed index, data=economics, span=x), silent=T) res 0) sse - sum(res2)elsesse $par# 1 0.05433545# # $value# 1 3.85753e-28# # $counts# function gradient #10000NA # # $convergence# 1 0# # $message# NULL對(duì)于這種情況，最好的 span 結(jié)果是 0.05433SSE 和最小的 SSE 3.85e-28。LOESS 回歸是

7、用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。介紹介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程

8、度。economicsggplot2data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical understanding loessMod10 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(

9、uempmed index, data=economics, span=0.25) # 25% smoothing spanloessMod50 - loessloessMod50 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.50) # 50% smoothing span預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè) LOESS# get smoothed outputsmoothed10 - predict(loessMod10) smoothed25 - predict(loessMod25) smoothed50 - predict(loessMod50)從上圖可以看出，隨

10、著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。代碼為劇情# Plot itplot# Plot itplot(economics$uempmed, x=economics$date, type=l, main=Loess Smoothing and Prediction, xlab=Date, ylab=Unemployment (Median)lines(smoothed10, x=economics$date, col=red)lines(smo othed25, x=economics$date, col=green)lines(smoothed50, x=economics$date, col

11、=blue)尋找最佳的平滑范圍有問(wèn)題到淘寶找“大數(shù)據(jù)部落”就可以了span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么optim()可以用它來(lái)找span 最小化平方誤差和span，但對(duì)于更具挑戰(zhàn)性的情況，optimizing 跨度可能有所幫助。SSE span 況。模擬退火方法（SANN）在這里實(shí)現(xiàn)，以找到span 最小的SSEpar 參數(shù)指定的第一個(gè)值span optim() 開(kāi)始搜索。# define function that returns the SSEcalcSSE - func

12、tion(x)loessMod - try(loess(uempmed index, data=economics, span=x), silent=T) res 0) sse - sum(res2)elsesse $par# 1 0.05433545# # $value# 1 3.85753e-28# # $counts# function gradient #10000NA # # $convergence# 1 0# # $message# NULL對(duì)于這種情況，最好的 span 結(jié)果是 0.05433SSE 和最小的 SSE 3.85e-28。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的

13、最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包

14、中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程度。economicsggplot2data(economics, data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical understanding loessMod10 - loess(uemp

15、med index, data=economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.25) # 25% smoothing span loessMod50 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.50) # 50% smoothing span預(yù)測(cè) LOESS# get smoothed output# get smoothed outputsmoothed10 - predict(loessMo

16、d10) smoothed25 - predict(loessMod25) smoothed50 - predict(loessMod50)從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。代碼為劇情從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。代碼為劇情# Plot itplot(economics$uempmed, # Plot itplot(economics$uempmed, x=economics$date, type=l, main=Loess Smoothing and Prediction, xlab=Date, ylab=Unemployment (Media

17、n)lines(smoothed10, x=economics$date, col=red)lines(smo othed25, x=economics$date, col=green)lines(smoothed50, x=economics$date, col=blue)尋找最佳的平滑范圍span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么optim()可以用它來(lái)找span 最小化平方誤差和span，但對(duì)于更具挑戰(zhàn)性的情況，optimizing 跨度可能有所幫助。SSE span 況。模擬退火方法（SANN）在這里實(shí)現(xiàn)，以找到span 最小的SSEpar 參數(shù)指定

18、的第一個(gè)值span optim()開(kāi)始搜索。# define function that returns the SSEcalcSSE - function(x)loessMod - try(loess(uempmed index, data=economics, span=x), silent=T) res 0) sse - sum(res2)elsesse $par# 1 0.05433545# # $value# 1 3.85753e-28# # $counts# function gradient #10000NA # # $convergence# 1 0# # $message#

19、NULL對(duì)于這種情況，最好的 對(duì)于這種情況，最好的 span 結(jié)果是 0.05433SSE 和最小的 SSE 3.85e-28。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。介紹介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。1 到觀察次數(shù)的

20、指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程度。economicsggplot2data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical und

21、erstanding有問(wèn)題到淘寶找“大數(shù)據(jù)部落”就可以了loessMod10 - loessloessMod10 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.25) # 25% smoothing span loessMod50 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.50) # 50% smoothing span預(yù)測(cè) LOESS#

22、 get smoothed outputsmoothed10 - predict(loessMod10) smoothed25 - predict(loessMod25) smoothed50 - predict(loessMod50)從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。代碼為劇情# Plot itplot# Plot itplot(economics$uempmed, x=economics$date, type=l, main=Loess Smoothing and Prediction, xlab=Date, ylab=Unemployment (Median)lin

23、es(smoothed10, x=economics$date, col=red)lines(smo othed25, x=economics$date, col=green)lines(smoothed50, x=economics$date, col=blue)尋找最佳的平滑范圍span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么optim()可以用它來(lái)找span 最小化平方誤差和的值。對(duì)于這種情況，從圖形上直觀的看，較低的上證指數(shù)可能會(huì)在較低的價(jià)值span，但對(duì)于更具挑戰(zhàn)性的情況，optimizing 跨度可能有所幫助。SSE span 產(chǎn)生非數(shù)字的非常低的值和

24、情況。模擬退火方法（SANN）在這里實(shí)現(xiàn)，以找到span 最小的SSEpar 參數(shù)指定的第一個(gè)值span optim() 開(kāi)始搜索。# define function that returns the SSEcalcSSE - function(x)# define function that returns the SSEcalcSSE - function(x)loessMod - try(loess(uempmed index, data=economics, span=x), silent=T) res 0) sse - sum(res2)elsesse $par# 1 0.05433

25、545# # $value# 1 3.85753e-28# # $counts# function gradient #10000NA # # $convergence# 1 0# # $message# NULL對(duì)于這種情況，最好的 span 結(jié)果是 0.05433SSE 和最小的 SSE 3.85e-28。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向

26、量的合適候選者。介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。有問(wèn)題到淘寶找“大數(shù)據(jù)部落”就可以了1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程度。economicsggp

27、lot2data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical understanding loessMod10 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(uempmed index,

28、 data=economics, span=0.25) # 25% smoothing span loessMod50 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.50) # 50% smoothing span預(yù)測(cè) LOESS# get smoothed output# get smoothed outputsmoothed10 - predict(loessMod10) smoothed25 - predict(loessMod25) smoothed50 - predict(loessMod50)從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度

29、也隨之增加。從上圖可以看出，隨著跨度的增加，曲線(xiàn)的平滑度也隨之增加。代碼為劇情# Plot it# Plot itplot(economics$uempmed, x=economics$date, type=l, main=Loess Smoothing and Prediction, xlab=Date, ylab=Unemployment (Median)lines(smoothed10, x=economics$date, col=red)lines(smo othed25, x=economics$date, col=green)lines(smoothed50, x=economic

30、s$date, col=blue)尋找最佳的平滑范圍尋找最佳的平滑范圍span 度的變化，擬合曲線(xiàn)的精度也會(huì)發(fā)生變化。如果你的意圖是最小化錯(cuò)誤，那么optim()可以用它來(lái)找span 最小化平方誤差和span，但對(duì)于更具挑戰(zhàn)性的情況，optimizing 跨度可能有所幫助。SSE span 況。模擬退火方法（SANN）在這里實(shí)現(xiàn)，以找到span 最小的SSEpar 參數(shù)指定的第一個(gè)值span optim()開(kāi)始搜索。# define function that returns the SSEcalcSSE - function(x)loessMod - try(loess(uempmed in

31、dex, data=economics, span=x), silent=T) res 0) sse - sum(res2)elsesse $par# 1 0.05433545# # $value# 1 3.85753e-28# # $counts# function gradient #10000NA # # $convergence# 1 0# # $message# NULL對(duì)于這種情況，最好的 span 結(jié)果是 0.05433SSE 和最小的 SSE 3.85e-28。LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其LOESS 回歸是用來(lái)平滑易變的時(shí)間序列

32、的最常見(jiàn)的方法。這是一種非參數(shù)方法，其中最小二乘回歸在局部子集中執(zhí)行，這使得它成為平滑任何數(shù)值向量的合適候選者。介紹介紹LOESS X 變量被綁定在一個(gè)范圍內(nèi)，這可以是特別足智多謀的。loess()LOESS 回歸，以使其平滑并在局部（X s 內(nèi)）預(yù)測(cè)Y. span 0 1 之間。它控制平滑的程度。所以，值越大span，擬合曲線(xiàn)越平滑。1 到觀察次數(shù)的指數(shù)。如果有其他解釋變量可用，也可以使用它們（最多 4 個(gè)）。例子對(duì)于這個(gè)例子，我們將嘗試根據(jù)數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)集，對(duì)失業(yè)的中位數(shù)時(shí)間進(jìn)行局部回歸和平滑處理。我們只考慮這個(gè)分析的前 80 行，因此在下面的圖表中更容易觀察平滑的程度。economics

33、ggplot2data(economics, package=ggplot2) # load dataeconomics$index - 1:nrow(economics) # create index variableeconomics - economics1:80, # retail 80rows for better graphical understandingloessMod10 - loessloessMod10 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.10) # 10% smoothing span loessMod25 - loess(uempmed index, data=economics, span=0.25) # 25% smoothin