Randal Munroe publie une de mes bandes dessinées préférées de tous les temps, xkcd. Les dernières semaines bande dessinée était sur l'ajustement de la courbe, et était sans doute assez hilarant.@Randal Munroe, mec tu es hilarant. Quiconque était un Découverte et entendu parler de son Explicateur de chose concept serait sûrement d'accord.
Donc, de toute façon, j'ai lu la bande dessinée, puis j'ai plongé dans les données. Il existe un outil formidable qui @brady_brady publié à l'origine pour générer des distributions homériennes qui peuvent être trouvées enfouies dans ce formidable ajouter à (qui est une collection d'autres scripts et compléments utiles, un must-have). Avec l'outil "Obtenir des points de données en cliquant sur l'image", j'ai extrait les données exactes de la bande dessinée (données jointes ci-dessous), puis j'ai commencé à ajuster toutes sortes de modèles conventionnels et moins conventionnels et certains modèles peut-être malhonnêtes sans tenir compte de la sur-adaptation du modèles étaient (même si j'aurais pu/aurais dû, avec JMP Pro.)
Note rapide sur l'échelle de l'axe. Celui-ci m'a semblé bon, même s'il était
manque sur la figure d'origine. J'aurais pu le faire aussi, mais ils sont là
aurait été beaucoup de clics et je ne l'avais tout simplement pas en moi aujourd'hui.
Voici un tableau classé des ajustements
Mesures d'ajustement pour Y trié par RSquare
Prédicteur
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Créateur
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R Carré
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RASER
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AAE
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Remarques
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régression 10 retards
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Ajuster les moindres carrés
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0,9808
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2.9103
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2,3275
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non légal, ajustez X avec une série de 10 décalages séquentiels aux données. Fonctionne très bien lorsqu'il y a un soupçon de tendance dans les données, peut-être trop ajusté, mais juste un peu, plus il y a 11 paramètres et je n'ai pas pris la peine de rapporter r-carré ajusté ici.
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cloison BF
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Forêt d'amorçage
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0,8469
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7.4494
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5.4207
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500 arbres, et certains d'entre eux sont tombés dans la bonne direction
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cloison BT
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Arbre boosté
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0,6737
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10.876
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8.1600
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50 couches, valeurs par défaut utilisées, non réglées
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partition sur ajustement
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Cloison
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0,6607
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11.091
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8.3713
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a rendu la taille de fractionnement minimale petite et divisée jusqu'à la fin
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régression ^ 10
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Ajuster les moindres carrés
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0,5687
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12.505
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9.3912
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Polynôme d'ordre 10, un peu ondulant
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régression ^ 8
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Ajuster les moindres carrés
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0,5479
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12.803
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9.6483
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Polynôme d'ordre 8, pas aussi ondulant que l'ordre 10
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régression 2 pièces
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Ajuster les moindres carrés
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0,4459
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14.173
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9.8317
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partition utilisée pour diviser les données en deux et ajuster deux modèles de régression
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courbe d'ajustement 4pR
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Fit Curve Logistique 4P Rodbard
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0,4277
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14.404
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10.496
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Régression logistique à 4 paramètres, modèle de Robard
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partition 2s
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Cloison
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0,4249
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14.439
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10.745
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cloison avec une seule séparation, donne deux niveaux, probablement pas trop équipés.
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courbe d'ajustement 5p
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Fit Courbe Logistique 5P
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0,4104
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14.620
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10.826
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Régression logistique à 5 paramètres
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régression ^ 4
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Ajuster les moindres carrés
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0,3932
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14.832
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10.402
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polynôme d'ordre 4
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régression ^ 2
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Ajuster les moindres carrés
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0,3682
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15.134
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10.541
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ancien polynôme régulier du 2ème ordre
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courbe d'ajustement croissance 3p
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Croissance mécaniste de la courbe d'ajustement
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0,3393
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15.477
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11.080
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modèle non linéaire de fantaisie
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régression
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Ajuster les moindres carrés
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0,2779
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16.180
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12.209
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ligne droite
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journal de régression
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Ajuster les moindres carrés
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0,2472
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16.520
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12.695
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X est log transformé
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expérience de régression
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Ajuster les moindres carrés
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0,0691
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18.371
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15.429
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X est exponentiel (transformation exp)
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Vous pourriez vous attendre à trouver une raison pour laquelle j'ai essayé chacun des différents modèles, mais en fin de compte, il s'agit d'un blog et non d'un article académique, alors ne perdez pas trop de temps à chercher cela. J'ai obtenu ce tableau de l'outil de comparaison de modèles dans JMP Pro, tout ce que j'avais à faire était de trouver toutes les méthodes, puis d'enregistrer la formule de prédiction, la plate-forme sophistiquée a fait tout le calcul.
Juste au cas où vous voudriez jouer avec les données (et sérieusement, je veux dire jouer), elles devraient être jointes sous cet article.
