GAM vs LOESS vs estrías

Question

Contexto: quiero dibujar una línea en un diagrama de dispersión, que no parece paramétrico, por lo tanto estoy usando geom_smooth() en ggplot en R. Automáticamente se vuelve geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method. deduzco GAM significa generalizado de los modelos aditivos y utiliza una interpolación cúbica.

Son las siguientes percepciones correctas?

• Loess estimaciones de la respuesta en valores específicos.

• Estrías son aproximaciones que conectan diferentes funciones definidas a trozos que se ajusten a los datos (que conforman el modelo aditivo generalizado), y splines cúbicos, son el tipo específico de spline que se utiliza aquí.

Por último, Cuando debería splines ser utilizado, cuando debería de LOESS ser utilizado?

Answer 1

Lo que importa más es el número de grados de libertad que da a cada enfoque. Para pulidores no paramétricas como loess esto es controlado por el ancho de banda mientras que regresión spline del d.f. es más obvia y uno d.f. se gasta para cada nudo añadido. Loess y ranuras están estimando las relaciones entre $X$y $Y$. Tiras son más generales en el sentido que pueden ser utilizados en una gran variedad de contextos.