Randal Munroe pubblica uno dei miei fumetti preferiti di tutti i tempi, xkcd. Le scorse settimane comico era in curva, ed era, probabilmente, un po 'esilarante.@Randal Munroe, amico, sei esilarante. Chiunque fosse un scoperta e sentito parlare del suo Spiegatore di cose concetto sarebbe sicuramente d'accordo.
Comunque, ho letto il fumetto e poi mi sono tuffato nei dati. C'è uno strumento straordinario che @brady_brady originariamente pubblicato per generare distribuzioni omeriche che possono essere trovate sepolte in questo tremendo aggiungere (che è una raccolta di altri script e componenti aggiuntivi utili, un must). Con lo strumento "Ottieni punti dati facendo clic sull'immagine" ho estratto i dati esatti dal fumetto (dati allegati di seguito) e poi ho iniziato ad adattare tutti i tipi di modelli convenzionali e meno convenzionali e alcuni modelli forse disonesti senza riguardo per quanto male si adattassero i modelli erano (anche se avrei potuto/dovuto, con JMP Pro.)
Nota rapida sulla scala dell'asse. Questo mi sembrava buono, anche se lo era
mancante sulla figura originale. Avrei potuto farlo anch'io, ma loro lì
sarebbe stato un sacco di clic e oggi non ce l'avevo in me.
Ecco una tabella classificata di adattamenti
Misure di Fit per Y ordinati per RSquare
Predittore
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Creatore
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RQuadrato
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RASARE
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AAE
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Appunti
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regressione 10 ritardi
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Adatta i minimi quadrati
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0,9808
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2.9103
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2.3275
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non legale, adatta X insieme a una serie di 10 ritardi sequenziali ai dati. Funziona alla grande quando c'è un accenno di tendenza nei dati, potrebbe adattarsi troppo, ma solo un po ', in più ci sono 11 parametri e non mi sono preoccupato di riportare qui l'r-square aggiustato.
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partizione BF
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Foresta di Bootstrap
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0,8469
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7.4494
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5.4207
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500 alberi, e alcuni di loro sono caduti nella giusta direzione
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partizione BT
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Albero potenziato
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0,6737
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10.876
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8.1600
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50 livelli, valori predefiniti usati, non ottimizzati
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partizione su misura
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Partizione
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0,6607
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11.091
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8.3713
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ha reso la dimensione minima della divisione piccola e divisa fino alla fine
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regressione ^10
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Adatta i minimi quadrati
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0,5687
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12.505
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9.3912
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Polinomio del decimo ordine, un po' ondulato
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regressione ^8
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Adatta i minimi quadrati
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0,5479
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12.803
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9.6483
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Polinomio dell'8° ordine, non così sinuoso come il 10° ordine
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regressione 2 pezzi
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Adatta i minimi quadrati
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0,4459
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14.173
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9.8317
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ha utilizzato la partizione per dividere i dati in due e adattare due modelli di regressione
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curva di adattamento 4pR
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Fit Curve Logistic 4P Rodbard
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0,4277
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14.404
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10.496
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Regressione logistica a 4 parametri, modello di Robard
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partizione 2s
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Partizione
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0,4249
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14.439
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10.745
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partizione con una sola divisione, si traduce in due livelli, probabilmente non troppo adattati.
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curva di adattamento 5p
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Fit curva logistica 5P
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0.4104
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14.620
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10.826
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Regressione logistica a 5 parametri
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regressione ^4
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Adatta i minimi quadrati
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0,3932
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14.832
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10.402
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Polinomio di 4° ordine
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regressione ^2
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Adatta i minimi quadrati
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0,3682
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15.134
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10.541
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vecchio polinomio regolare del 2° ordine
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crescita della curva di adattamento 3p
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Crescita meccanicistica della curva di adattamento
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0,3393
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15.477
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11.080
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fantasia modello non lineare
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regressione
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Adatta i minimi quadrati
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0,2779
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16.180
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12.209
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retta
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registro di regressione
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Adatta i minimi quadrati
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0,2472
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16.520
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12.695
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X è log trasformato
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regressione esp
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Adatta i minimi quadrati
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0,0691
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18.371
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15.429
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X è esponenziale (exp transform)
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Potresti aspettarti di trovare una logica alla base del motivo per cui ho provato ciascuno dei diversi modelli, ma alla fine questo è un blog non un documento accademico, quindi non perdere troppo tempo a cercarlo. Ho ottenuto questa tabella dallo strumento di confronto dei modelli in JMP Pro, tutto quello che dovevo fare era trovare tutti i metodi e quindi salvare la formula di previsione, la piattaforma di fantasia ha fatto tutti i conti.
Nel caso in cui volessi giocare con i dati (e seriamente, intendo giocare), dovrebbe essere allegato sotto questo articolo.
