R in a Nutshell

Splines

Eine der Möglichkeiten zur Anpassung einer Interpolierungsfunktion an einen Datensatz ist die Splines-Interpolation. Während in einer linearen Regression eine Gerade durch den gesamten Datenverlauf gelegt wird, passt die Spline-Methode Polynome an Teilabschnitte des Datenbereichs an.

Einfache kubische oder monotone Hermitesche Splines lassen sich mit der spline()-Funktion aus dem stats-Paket berechnen, die eine Parameterliste mit x/y-Koordinaten zurückgibt:

spline(x, y = NULL, n = 3*length(x), method = "fmm",
       xmin = min(x), xmax = max(x), xout, ties = mean)

Dies ist eine Beschreibung der Argumente von spline().

Argument	Beschreibung	Standardwert
x	Vektor mit der Prädiktorvariablen oder eine zweispaltige Matrix mit Prädiktor- und Kriteriumsvariable. ...