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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
r - Smooth.splineの信頼区間を取得するには?
私はsmooth.spline自分のデータの 3 次スプラインを推定するために使用しました。しかし、式を使用して 90% の点ごとの信頼区間を計算すると、結果が少しずれているように見えます。私が間違ったことをしたかどうか誰かに教えてもらえますか？関数に関連付けられたポイントごとの間隔バンドを自動的に計算できる関数があるかどうか疑問に思っていsmooth.splineます。
正しくやったかどうかわからないので、パッケージのgam()関数を使用しました。mgcv
すぐに信頼区間が表示されましたが、それが 90% または 95% CI なのか、それ以外なのかはわかりません。誰かが説明できれば素晴らしいことです。
python - 4D データの補間
座標 (x、y、z) がわかっている一連の GPS ステーションがあり、ステーションごとにエラー (e) もあります。もちろん、これらのステーションは不均等な間隔で配置されています。問題は、ステーションのエラー e を計算するために、そのステーションのみを使用しましたが、他のステーションも考慮したいということです。
私の問題は次のとおりです。不等間隔の (x、y、z、e) ポイントのセットが与えられた場合、ポイント間の空間距離の関数で e を補間するにはどうすればよいですか? 既に持っているポイントで e を再計算しているので、補間は正確である必要はありません。また、逆距離などよりもきれいなものを探しています。たとえば、スプラインはいいでしょう。
私が読んだことから、 scipy.interpolate パッケージの splev 関数はそのトリックを行うようですが、それがどのように機能するか、または引数として何を与えるべきかを理解できません。
誰かがこれがどのように機能するかを説明するか、別の方法を教えてくれます。それは素晴らしいことです。
c++ - Casteljau c++ Vector2D スプライン
deCasteljau を実行することはできません。チェックしないコードにコメントを書きました。
deCasteljau の疑似コードは次のとおりです。
Vector2D を使用する必要があります。
c++ - B スプライン曲線
B スプライン曲線を使用して滑らかにしたい点のセットがあります。
私の質問は、これらの点のセットを滑らかにするために B スプライン曲線を実装するにはどうすればよいですか?
これをc++で実装したい。
r - S-Plus Design パッケージから R RMS パッケージへの移行
Cox 比例ハザード モデルに帰属データを当てはめる S+ からコードを継承しています。次に、Design パッケージを使用して、予測値と信頼区間を取得します。
現在、R でこれを行っています。RMS パッケージの Predict 関数を使用するとエラーが発生し続けます。誰でも助けることができますか？
Predict を評価すると、ログに次のように表示されます。
matxv(adjto、coeff、kint = kint) のエラー: a (4) の列は <= b の長さ (3) でなければなりません
r - R の特定の点で Smooth.spline を評価する
Rでは、Smooth.spline {stats}関数を使用して、いくつかの関数値にスプラインを当てはめています。
これで、 ssオブジェクトには、任意の点でスプラインを描画して評価するために必要な適合スプラインのすべての値が含まれます。
ss$fitオブジェクトの係数とノットを使用して、点 xa でのスプライン関数の値を計算するにはどうすればよいですか。私は予測を使用できることを知っていますが、実際に手動で値を計算したいと思います。
私の試みは、期待される結果を生成していない次の関数で説明されています。
スプラインの背後にある理論を理解しており、その背後にある数学に関するドキュメントをたくさん読んでいます。
任意の点xvで近似スプライン関数の値を評価するのを手伝ってくれる人はいますか?
予測関数の結果を再構築できるように、smooth.spline によって出力されるパラメーターのデータ形式、数、および順序を完全には理解していません。
ありがとう
r - R に関数 interp1 の多変量バージョンはありますか?
R を使用して (5 つの変数の) 多変量関数の線形補間を計算する方法を探しています。パッケージ akima は、二変量の場合に線形補間を計算する方法を提供します。関数interpを使用してmatlabで多変量線形補間を実行することは可能ですが、Rで同じことを行う方法があるかどうか疑問に思っていました.
誰かが私を助けてくれることを願っています! ありがとう！
python - Rのsmooth.spline関数に相当するPythonはありますか
R の Smooth.spline 関数は、粗さ (2 次導関数の積分平方によって定義される) と点のフィッティング (残差の平方を合計することによって定義される) の間のトレードオフを可能にします。このトレードオフは、spar または df パラメータによって実現されます。一方の極端では最小二乗線が得られ、もう一方の極端ではすべてのデータ ポイントと交差する非常に波打つ曲線が得られます (または異なる y 値で x 値を複製した場合は平均)。
Python で scipy.interpolate.UnivariateSpline とその他のスプライン バリアントを見てきましたが、それらはノットの数を増やし、許容される SS 残差のしきい値 (s と呼ばれる) を設定することによってのみトレードオフするようです。対照的に、R の Smooth.spline では、必ずしもすべての点にぶつかる波状の曲線を持たなくても、すべての x 値でノットを持つことができます。ペナルティは 2 次導関数に由来します。
Python には、このように動作するスプライン フィッティング メカニズムがありますか? すべての結び目を許可しますが、二次導関数にペナルティを課しますか?