問題タブ [loess]

モデルを適用する前に外れ値を削除したいと考えています。トレンド ラインを区切るために黄土曲線を使用しており、外れ値の制限を設定しています。定義された制限外の行を削除したいと思います。各ポイントを一度に 1 つずつ取得し、ローカルの黄土の勾配などをチェックするカスタム関数でこれを行う以外に...もっと簡単な方法はありますか?

スパンパラメータをレススムーサーに変更して、単一のファセットプロット（格子スタイル）を作成したいと思います。以下のように for ループを使用してみましたが、プロットは作成されませんでした。ggsave 関数を使用すると、プロットは個別に保存されます。

さらに、そのようなタスクを行うためのより倹約的な方法があるかどうか疑問に思っていましたか?

データセットに記入するために、いくつかの給与データを補間/局所的に推定しようとしています。

データセットと利用可能なデータのプロットは次のとおりです。

明確な非線形性を考えると、ローカル線形推定器を介して内挿および外挿 (0 ～ 40 年の経験を入力したい) することを望んでいるので、デフォルトを に設定すると、次のようにlowessなります。

これはプロット上では問題ありませんが、生データがありません。R のプロット デバイスが空白を埋めてくれました。を使用する方向に進んpredictでいるように見えるため、この関数のメソッドを見つけることができませんでした。Rloess

ただし、標準的な方法を使用する (で説明したように、外挿できるようにloess設定) を使用すると、適合はあまり満足できません。surface="direct"?loesspredict

(給与が減らないようにするべきであるという強い理論的理由があります。ここでは、U 字型を駆動するノイズ/測定ミスの可能性があります)。

そして、 によって与えられた減少しない適合を取り戻すために、どのパラメータもいじることができないようですlowess。

何をすべきかについて何か提案はありますか？

厳密に増加する滑らかな関数を当てはめたいと思います。データは以下のように生成できます

私が見つけた唯一の方法は、レスでスパンで遊ぶことです。Ex span=2 または 3 は機能しますが、0.5 では負の導関数が得られます。正の微分制約を強制する方法があればもっと良かったのですが

レススムージングを散布図 (つまり、2 つの量的変数の間) に適用しようとしています。散布図で黄土の平滑化が発生する場所をプロットし、その平滑化の上にある散布図のデータ ポイントのみを抽出したいと考えています。

たとえば、これが私の散布図の場合:

そして、スムーザーを重ね合わせたかったのです：

これにより、「o をプロットに追加する方法がわかりません」というエラーが発生します。

そして、その重ね合わせがうまくいくと仮定して、そのラインより上にある車だけを抽出したいと思います。

「affy」パッケージを使用して、mRNA 情報の Agilent txt ファイルのバッチで黄土の正規化を行いたいと考えています。マニュアルを読みましたが、前提条件を理解できません [私は R を初めて使用し、試行錯誤に基づいて学習を進めています]。誰かがそれを行う方法を説明してくれませんか?