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私は、季節や時間帯によって変化する効果をパラメータ化しようとしているモデリング作業を行っています。時間帯効果は季節によって複雑に異なるため、最も一般的なアプローチは、周期的な[時間帯、曜日]空間で効果をモデル化することであると思われます。

説明されている効果は、実際の予測子および予測された量と非線形の関係があるため、非線形最適化を使用して調整できる明示的なパラメーター化が必要です。

したがって、最も明白なオプションは2Dフーリエ基底です。誰かがこれを生成するためのRパッケージをお勧めできますか？関数'create.fourier.basis'を持つパッケージfdaを見つけましたが、これは1Dにのみ適用されるようです。

フーリエアプローチを超えて、私が持っているデータのサンプリングは[時刻、年の日]平面で非常に不規則であるため、理想的には、データが豊富なデータにより多くのノットを配置できる周期的な3次スプラインなどのよりローカライズされたアプローチです。平面の一部が望ましいでしょう。この種の表現の2Dベースを作成するRパッケージを知っている人はいますか？

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mgcvパッケージは、2つ以上の基礎となる基底関数のテンソル積基底関数を作成できます。また、テンソル積の基礎となる基底関数として、前述の変数に使用できる循環3次スプラインとpスプラインも使用できます。

mgcvにはRIが付属しているので、それから始めます。スターターを見てください?te。?smooth.terms

于 2012-10-09T23:04:35.837 に答える
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fdaパッケージは、多変量機能データの処理に適しています。例えば見てください

？fd

fdのヘルプでは、基底関数オブジェクトに3次元配列を割り当てると、多変量関数データオブジェクトが得られると述べています。彼らの本の中で、Ramsay、Hooker and Graves（2009）は、多変量機能データオブジェクトを使用して、ペンの位置と時間ディメンションの2D定義で手書きデータをキャプチャします。

私は間違っているかもしれませんが、季節、日中、効果で定義されているのと同じフレームワークをデータに適用することはできませんか？

于 2013-01-10T13:09:16.693 に答える