Como Posso Corrigir Uma Regressão Do Kernel?

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Nos últimos dias, alguns espectadores relataram que descobriram o Kernel Regression sas.

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  • Um codificador SAS recentemente nos perguntou como entender a regressão do kernel durante o SAS. Ele leu meus artigos de blog ou postagens de blog “O que é regressão loess” e bem “regressão loess em SAS/IML” e devido a implementar um kernel de regressão quando SAS/IML como parte da análise concluída. Este artigo demonstra como criar uma regressão de kernel simples no SAS. Você podeFaça o download do programa SAS feito que executa tudo relacionado aos cálculos de regressão do kernel, conforme revelado neste artigo.

    O limpador de regressão do kernel agora é útil quando um dado não registrado tem um relacionamento paramétrico simples e guia. Os dados a seguir aproveitam a variável independente E tanto quanto a relação ar/combustível de um motor novo. A variável base é algum tipo de medida confiável de óxidos de gases indesejados (nitrogênio), que muitas vezes contribuem para o problema da poluição do ar. O gráfico de dispersão à direita mostra alguma relação não linear entre várias dessas grandezas variáveis. Curvas mais suaves do que as informações de regressão do kernel discutidas posteriormente neste artigo.

    O que poderia ser uma regressão do kernel?

    A regressão do kernel era um negócio popular de remoção de gráficos de dispersão na década de 1970. A significância prevista yÌ‚0 a partir do ponto x0 é sempre obtida usando o polinômio das menores seções ponderadas da regressão. dados próximos de x0 > Ferros diagnosticados são mencionados por alguma função do kernel (por exemplo, densidade decente) que dá mais peso em coisas importantes perto de x0 e um pouco menos de peso em x0. pontos um pouco de x0 são atribuídos diretamente. Usar a passagem de dados da função do kernel fornece informações sobre como medir a “proximidade”. Como a regressão do kernel terá dificuldades internas que são realmente resolvidas pelo algoritmo de Loess, vários estatísticos mudaram causados ​​pela regressão do kernel para a regressão Lesse verdadeira na década de 1980, pois vendia uma maneira de suavizar os gráficos de reprodução.

    Devido às falhas internas de todas as regressões de kernel no SAS, há pouco ou nenhum procedimento interno para configurar a regressão de kernel saudável, mas é fácil supor que você deseja implementar a regressão de kernel básica enquanto usa matrizes no SAS/IML. – Língua. As principais etapas para ponderar uma regressão de kernel específica em x0 geralmente são algumas das seguintes:

    1. Além do parâmetro de transferência de dados (suavização), escolha a forma do kernel normalmente: a forma associada a esta função de densidade do kernel não é habitualmente muito importante. Eu escolho que sua empresa use apenas a funcionalidade de densidade normal como kernel. Uma pequena informação permite gravações precisas, o que faz com que a curva oscila muito. A largura de banda excessiva tende a acabar entre os dados pessoais. Você pode especificar todo o uso de transferência de dados (h) em toda a escala de aprendizagem variável (X), assim como você pode pegar o valor relacionado com H, que geralmente é uma pequena fração da área de X, ou então usar h = H*área(X). em torno da contagem. Largura de banda excepcionalmente baixa pode manter a regressão do kernel avançado. A grande taxa de transferência real faz com que parte da regressão do kernel se aproxime da regressão dos mínimos quadrados.
    2. Atribua pesos ao disco rígido adjacente: embora a densidade média seja interminável, na prática, observações que excedam algumas larguras de banda de x0 são quase irrelevantes. Você pode usar a parte PDF que pode calcular facilmente o peso. No SAS/IML, você pode aumentar o valor de um arquivo de dados vetoriais com uma função PDF ou, assim, calcular todos os pesos em uma chamada.
    3. Calcule a regressão ponderada: O valor previsto pela regressão do kernel yÌ‚0 usando x0 é o resultado de uma regressão linear ponderada que tem colunas atribuídas como acima. A sofisticação do polinômio na regressão retilínea atrapalha o resultado.A seção using ilustra como calcular uma regressão linear de primeira ordem mais adequada; a página seguinte mostra e filma um polinômio de grau zero, levando em conta a média ponderada.

    Implementar a regressão do kernel no SAS

    Sua empresa pode potencialmente reutilizar para implementar a regressão em seu núcleoMódulos SAS/IML para regressão polinomial intencional longe do artigo anterior. Eles utilizam PDF para calcular com sucesso halteres locais. O módulo KernelRegression calcula essas regressões do kernel em um vetor de assuntos na seguinte função:

    O seguinte autor Os autores fazem upload de informações pessoais sobre a fuga real e classificam os itens e também pela variável X (E). Chamar a fase KernelRegression suaviza os dados 201 para pontos uniformemente espaçados ao longo do trecho de todas as variáveis ​​explicativas. O no topo deste blog definitivamente mostra uma sobreposição mais suave em relação às avarias.

    Regressão do Kernel Nadarai-Watson


    regressão do kernel sas

    Se você usar um polinômio de zero grau correto para um treino mais suave, cada desfrute previsto é uma nova média deliberada localmente dos dados. Esse nome mais rápido é a estimativa do kernel Nadaraya-Watson (N-W). Como o N-W suave é uma média ponderada definida, é muito melhor calcular do que a regressão linear. Nos módulos a seguir, duas TVs mostram claramente o cálculo básico. Mostrado à direita é um N-W mais suave, o mais importante, com as mesmas características de escape.

    Problemas de regressão do kernel

    regressão do kernel sas

    Como mencionado anteriormente, os suavizadores de regressão do kernel geralmente apresentam problemas inerentes:

  • Os suavizadores de kernel tratam normalmente os valores extremos de cada movimento da amostra de maneira diferente das áreas mais próximas de um novo centro do modelo. Por exemplo, se x

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