Randal Munroe は、私のお気に入りのコミックの 1 つである xkcd を発行しています。 先週の漫画カーブフィッティングを行っていて、間違いなくちょっと陽気でした.@Randal Munroe、あなたは陽気です。 だった誰でも発見そして彼のことを聞いたモノの説明者コンセプトは確かに同意するでしょう。
とにかく、コミックを読んでから、データに飛び込みました。 驚くべきツールがあります@ブレイディ_ブレイディホメリアン分布を生成するために最初に公開されました。加える(これは、他の便利なスクリプトとアドインのコレクションであり、必須です)。 「画像をクリックしてデータ ポイントを取得」ツールを使用して、コミックから正確なデータを抽出し (下に添付されているデータ)、あらゆる種類の従来型モデルと非従来型モデル、および一部の不誠実なモデルのフィッティングを開始しました。モデルは（JMP Proを使用して、できた/できたはずですが）でした。
軸の目盛りに関する簡単なメモ。 これは私には良さそうだったが、
元の図にはありません。 私もそれを行うことができましたが、彼らはそこにいます
たくさんのクリックだったでしょうが、今日はそれがありませんでした。
適合度ランキング表はこちら
Y の適合度RSquare で並べ替え
予測子
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クリエイター
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Rスクエア
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レース
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AAE
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ノート
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回帰10ラグ
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最小二乗法に適合
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0.9808
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2.9103
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2.3275
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X を 10 個のシーケンシャル ラグと共にデータに当てはめます。 データに傾向のヒントがある場合にうまく機能し、オーバーフィットする可能性がありますが、ほんの少しだけです。さらに、11 個のパラメーターがあり、ここで調整された r-square を報告する必要はありませんでした。
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パーティションBF
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ブートストラップ フォレスト
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0.8469
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7.4494
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5.4207
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500本の木、そのうちのいくつかは正しい方向に倒れました
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パーティションBT
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ブーストツリー
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0.6737
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10.876
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8.1600
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50 レイヤー、デフォルトを使用、未調整
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パーティション オーバー フィット
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パーティション
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0.6607
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11.091
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8.3713
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最小分割サイズを小さくして最後まで分割
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回帰 ^10
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最小二乗法に適合
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0.5687
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12.505
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9.3912
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10次多項式、波打つようなもの
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回帰 ^8
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最小二乗法に適合
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0.5479
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12.803
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9.6483
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8 次多項式、10 次ほど揺れない
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回帰 2 個
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最小二乗法に適合
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0.4459
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14.173
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9.8317
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パーティションを使用してデータを 2 つに分割し、2 つの回帰モデルに適合させました
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適合曲線 4pR
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フィット カーブ ロジスティック 4P Rodbard
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0.4277
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14.404
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10.496
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4 パラメータ ロジスティック回帰、Robard モデル
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パーティション 2s
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パーティション
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0.4249
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14.439
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10.745
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分割が 1 つしかない分割では、結果は 2 つのレベルになり、過適合になる可能性は低くなります。
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フィットカーブ 5p
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フィット カーブ ロジスティック 5P
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0.4104
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14.620
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10.826
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5 パラメータのロジスティック回帰
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回帰 ^4
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最小二乗法に適合
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0.3932
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14.832
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10.402
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4次多項式
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回帰 ^2
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最小二乗法に適合
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0.3682
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15.134
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10.541
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正規の古い 2 次多項式
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適合曲線 3p 成長
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適合曲線の機械的成長
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0.3393
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15.477
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11.080
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ファンシーな非線形モデル
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回帰
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最小二乗法に適合
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0.2779
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16.180
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12.209
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直線
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回帰ログ
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最小二乗法に適合
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0.2472
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16.520
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12.695
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X は対数変換されます
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回帰指数
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最小二乗法に適合
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0.0691
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18.371
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15.429
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X はべき乗されます (exp 変換)
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さまざまなモデルをそれぞれ試してみた理由がわかるかもしれませんが、結局のところ、これは学術論文ではなくブログであるため、それを探すのに時間をかけすぎないでください。 この表は、JMP Pro のモデル比較ツールから取得しました。すべてのメソッドを見つけて予測式を保存するだけで、ファンシーなプラットフォームがすべての計算を行いました。
データをいじりたい場合に備えて (真剣に、私は遊びを意味します)、この記事の下に添付する必要があります。
