2009-11-23 13 views
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मैं पोर्टलैंड, या एक डेवलपर हूं।लेट फ़िट और परिणाम समीकरण

मैं आर का उपयोग कर लेस फिट मॉडल पर काम कर रहा हूँ, एक बार मैं फिट पूरा किया है, मैं बैक-आउट करना फिट गैर रेखीय वक्र के समीकरण देख रहा हूँ: अगर किसी को भी सहायता कर सकते हैं मैं सोच रहा हूँ , यह सोचकर कि का कोई तरीका आर में इस समीकरण को निर्धारित करता है या नहीं? मैं देख रहा हूं लेकिन कोई साहित्य नहीं मिल रहा है। मेरे लिए, फ़ंक्शन का आलेख शानदार है, लेकिन ग्राफ के समीकरण के बिना , मैं पानी में थोड़े से मर चुका हूं।

उत्तर

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आप एक लोहे ऑब्जेक्ट से सूत्र को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं? आप इस तरह कुछ करने के लिए सक्षम हो सकता है:

> cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) 
> formula(unclass(cars.lo)$terms) 
dist ~ speed 

संपादित करें: क्षमा करें ... मुझे लगता है कि मैं गलत व्याख्या की है कि तुम क्या चाहते थे। समीकरण के रूप में लोशन मॉडल को व्यक्त करने का कोई आसान तरीका नहीं है।

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धन्यवाद, मैं उसमें जांच करता हूं और देखता हूं कि यह काम करता है या नहीं! –

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ऋण आपको समीकरण नहीं देता [1]। तुम सिर्फ मूल्यों लेस समारोह से वापस लौटे प्राप्त करना चाहते हैं आप का उपयोग predict(loess.object, new.data)

[1] विकिपीडिया से:

लेस का एक और नुकसान तथ्य यह है कि यह एक प्रतिगमन समारोह का उत्पादन नहीं करता है कि आसानी से गणितीय सूत्र द्वारा दर्शाया गया है। इससे अन्य लोगों के विश्लेषण के परिणाम स्थानांतरित करना मुश्किल हो सकता है। आदेश किसी अन्य व्यक्ति को प्रतिगमन समारोह हस्तांतरण करने के लिए, वे डेटा सेट और लेस की गणना के लिए सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होगी।

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सही, तो यह आपको एक गणितीय सूत्र नहीं देता है, लेकिन यह आप एक ग्राफ देता है। मैं दिए गए ग्राफ के लिए एक सूत्र खोजना चाहता हूं। –

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आप नहीं कर सकते। लोइस एक पुनरावृत्त स्थानीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है और डेटा संचालित है, विवरण के लिए संदर्भ पत्र देखें। –

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कोई सूत्र नहीं है। लोस एक nonparametric विधि है। इसे एक साधारण समीकरण के रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है।

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आप फॉर्मूला को स्वयं से कम नहीं कर सकते हैं। हालांकि, आप आसानी से खोए गए बिंदुओं पर एक और विधि चला सकते हैं। यदि यह एक साधारण 2 डी ग्राफ है तो यह एक अच्छा सूत्र खोजने के लिए मुश्किल नहीं होना चाहिए। ऐसा करने का एक विधि है प्रतीकात्मक प्रतिगमन (wiki देखें)।

ध्यान रखें कि यह शायद इष्टतम नहीं है और यह केवल लेस से अन्य विधि का उपयोग करने के लिए बेहतर हो सकता है।

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