Înregistrare dovezi metodologice

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

Înregistrare sursă

Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.

Regression and Smoothing Splines

Înregistrare metodologică taxonomică · 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

Deschide metoda completă

Afirmații curate

Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.

Încă nu există afirmații curate

Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.

Metode conexe

Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.

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.