loess

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データセットでLOESS回帰と競合しようとするときに問題が発生します。私は適切に行を作成することができましたが、正しくプロットすることができません。このようなデータを調べました。 Iエラー受信し、この時点で animals.lo <- loess(X15p5 ~ Period, animals, weights = n.15p5) animals.lo summary(animals.

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geom_smoothのspan引数の制御は何ですか？

ggplot2パッケージのgeom_smoothを使用して、時系列散布図の平滑化線を作成しています（毎年1つの点で365点です）。引数の1つがspanと呼ばれ、以下の説明が与えられているヘルプファイル（?geom_smooth）に起こっている：スパンがデフォルトの黄土スムーズにするために平滑化の量を制御します。値が小さいほど線が太くなり、大きいほど線が滑らかになります。しかし、これは実際にはス

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RESSのスパンに関連する警告/エラーを緩和します

私はRでLOESS回帰を実行しており、私の小さなデータセットのいくつかについて警告が出ています。 1：-2703.9 2で使用擬似：simpleLoessで（simpleLoess（Y、X、W、スパン、度=程度、パラメトリック= パラメトリックにおいて、警告メッセージ Y、X、W、スパン、度=程度、パラメトリック= パラメトリック：近傍半径796.09 3：相互条件：simpleLoess（Y、X

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は、私はこれらのデータを持っている曲線

に肘/膝を見つける：ように見える x <- c(6.626,6.6234,6.6206,6.6008,6.5568,6.4953,6.4441,6.2186,6.0942,5.8833,5.702,5.4361,5.0501,4.744,4.1598,3.9318,3.4479,3.3462,3.108,2.8468,2.3365,2.1574,1.899,1.5644,1.3072,1.1579

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lowess関数を使った新しい値での予測R

xとyの間に回帰を適合させるために関数lowessを使用しています。今私はxの新しい値で適合した値を知りたいです。たとえば、次の例では、適合値をx=2.5に見つけるにはどうすればよいですか？私はloessがそれを行うことができますが、私は誰かのプロットを再現したいと彼はlowessを使用しています。 set.seed(1) x <- 1:10 y <- x + rnorm(x) fit <-

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黄金の黄ばみがRの間違ったところにあります。

私はRに適している黄色の問題があります。私はすべてのRのインストールに含まれているデフォルトの虹彩のデータセットを使用しています。しかし、私が黄土色のラインを作ろうとすると、それはどこにでも行きます。黄土線（y〜x）は赤色で、私は実験したいと思っていたので、xとyを間違って注文しているかどうかを確認するため、黄土線（x〜y）は青色で表示されます。ご覧のように、これらの行は非常にはっきりと間違ってい

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"置換にはn行あり、データにはpがあります"というエラーメッセージが表示されます。

この質問は関連しますto this oneです。私はggplot2さんstat_smooth()、この方法内loess()を使用しようとしている：警告メッセージ： ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm, z=surface)) + geom_point() + stat_smooth(col="red") + stat_quantile

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R for loop n times

forループを（c）と（d）を100回繰り返すように書こうとしています。 forループの各繰り返しでTRS-TRS0の見積もりを出力したいと思います。アルゴリズムが小さければ（例えば1/10000）、アルゴリズムを停止する必要があります。最後に、これらの値のそれぞれが表示されるプロットを作成します。ここにはすべてがあると思いますが、実行すると何も起こりません。何か不足していますか？再現する fo

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R - ポイント

を通じて正しく取り付けられていない黄土曲線Iが近すぎるか、黄土曲線の下にあるポイントをフィルタリングしようとしています：明らかではない希望する結果：結果は次のようになります。しかし、私はscatter.smooth機能を使用している場合は、私が正しい探して曲線を得る：どのように私は正しく私のデータを通じて黄土曲線にフィットすることができますか？

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ggplotで黄土の表面をプロットする方法

私はこのコードを持っています。私は私のデータフレームの黄土色のサーフェスを作成します。 library(gstat) library(sp) x<-c(0,55,105,165,270,65,130,155,155,225,250,295, 30,100,110,135,160,190,230,300,30,70,105,170, 210,245,300