loess

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    我试图用一个连续的预测变量在一个二元结果变量的散点图上拟合黄土线。 这里是我使用的代码: lw1<-loess(y~x, data=df) plot(y~x, data=df, pch=19, cex=0.1) lines(df$x, lw1$fitted, col='blue') ,这是图我得到: ! https://bitbucket.org/heatherjbaldw

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    我想将一条曲线线段拟合到数据集中。虽然我可以创建线路,但它始终连接回到起点。我无法弄清楚如何摆脱这一点。我真的很感激任何帮助。下面是代码 mscF25=c(-12.94382785, -11.0281518, -9.186403952, -7.691576905, -6.470229134, -5.43000796, -4.559074508, -12.87271022, -10.0646268,

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    我有点奇怪的问题,但希望有人能帮助我。我正在尝试创建一个湖底的表面图,然后添加一些显示植物频率的点,以便查看整个湖中水生植物的发生情况。 现在我正在使用scatterplot3d和lattice包分别在R中创建scatterplot3d和线框中的曲面图。为了实现我感兴趣的绘图类型,我已将深度转换为负值值(想象湖的水面在z轴上为0),然后通过纬度和经度坐标创建深度的黄土模型。然而,我遇到的一个问题是

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    我使用loess来计算残差。我希望以下(小编)找到残留的一大值与第三点 y <- c(5814, 6083, 17764, 6110, 6556) x <- c(14564, 14719, 14753, 14754, 15086) > residuals(loess(y ~ x)) 1 2 3 4 5 2.728484e-12 -9.09

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    如何添加尊重另一列的黄土平滑作为重量? 比方说,我有以下data.frame: library(ggplot2) df <- data.frame(x=seq(1:21)) df$y <- df$x*0.3 + 10 df$weight <- 10 df[6,] <- c(6, 0.1, 1) df[7,] <- c(7, 0.1, 1)

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    我想重新创建用于从ggplot2包中的stat_smooth估计平滑函数的过程。让我们举一个例子: library(ggplot2) n <- 100 X <- runif(n)*8 Y <- sin(3*X) + cos(X^2) + rnorm(n, 0, 0.5) myData <- as.data.frame(cbind(X, Y)) p <- ggplot(myData,

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    我使用ggplot2让我的数据 ggplot(yy)+geom_smooth(aes(x=Date,y=value),method='loess') 它工作正常的平滑估计。现在,当试图直接复制使用此功能loess,我得到一个错误: loess(value~Date,yy) Error in simpleLoess(y, x, w, span, degree, parametric, drop

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    (这篇文章是问题的后半部分:How to apply loess.smoothing to both plot and then extract points?) 我已经绘制了黄土平滑到散点图(即两个定量变量之间)。我想只提取散点图上高于该平滑线的数据点。 举例来说,如果这是我的散点图: qplot(mpg, cyl, data=mtcars) 我可以绘制作为平滑: qplot(hp,wt,d

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    我试图从lumi包使用normalize.loess()到lumiN()。 在第38次迭代,在loess()功能失败与 Error in simpleLoess(y, x, w, span, degree, parametric, drop.square, normalize, : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) 我已搜查,并可能与事实

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    'loess'在R'stats'包和'locfit'包中的'locfit'中实现。它们都是使用局部回归的非参数回归方法。两种方法有什么区别?