そのため、k-smooth を使用してデータセットに適合した推定曲線上の点を評価する方法を見つけようとしています。つまり、カーネル reg を使用してデータセットの曲線を既に当てはめています。特定の点で曲線上の値を推定したい。曲線のあるグラフがあるように...しかし、それを使用する方法がわかりません。
わかりにくかったらすみません… ありがとうございます!
そのため、k-smooth を使用してデータセットに適合した推定曲線上の点を評価する方法を見つけようとしています。つまり、カーネル reg を使用してデータセットの曲線を既に当てはめています。特定の点で曲線上の値を推定したい。曲線のあるグラフがあるように...しかし、それを使用する方法がわかりません。
わかりにくかったらすみません… ありがとうございます!
他のポイントを抽出するには、単純な (非効率的な方法ですが)n.point
引数を指定するだけです。例えば、
z = ksmooth(cars$speed, cars$dist, "normal", bandwidth = 5, n.points = 1000)
min(cars$speed)
で始まり で終わる1000 個の値を出力しmax(cars$speed)
ます。これらの値には、次の方法でアクセスできます。
z$x
z$y
例
のポイント予測を取得したいとしますx=21
。x
次に、最も近い値を見つけるを選択します21
。
which.min(abs(z$x-21))
次に、このインデックスを使用して特定のy
値を選択します
z$y[which.min(abs(z$x-21))]