Metodin todisteiden tietue

Regression Splines

Regression splines model a nonlinear relationship by fitting piecewise polynomials that join smoothly at a set of points called knots. Cubic and natural splines are the most common, and smoothing splines add a roughness penalty that automatically balances fit against smoothness. Splines are the standard flexible building block for univariate nonlinear regression and the basis of generalized additive models.

Sources recorded, not reviewed

Lähdetietue

Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.

Regression and Smoothing Splines

Taksonominen metoditietue · ml-model / machine-learning

Eilers, P. H. C., & Marx, B. D. (1996). Flexible smoothing with B-splines and penalties. Statistical Science, 11(2), 89–121. · DOI 10.1214/ss/1038425655
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. · ISBN 978-0-387-84857-0

Avaa koko metodi

Kuratoituja väitteitä

Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.

Ei vielä kuratoituja väitteitä

Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.

Liittyvät metodit

Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.

Same method familyGeneralized Additive Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLOESSmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMARSmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPolynomial Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.