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. ...

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