如何在八度音阶中流畅？
我正在尝试让一段matlab代码在Octave中运行，我遇到了这样的问题： xsm = smooth(x,0.03,'loess') 似乎没有对应的八度音阶。X只是由几千个实数组成的数组。 有没有什么Octave代码可以帮我做到这一点，如果没有，我在哪里可以找到算法，这样我就可以编写自己的算法了？如果我做到这一点，我如何将其贡献给Octave？ 推荐答案 以下是Excel
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使用 dplyr::group_by() 对每个组进行 loess 回归
好的，我在挥舞白旗. 我正在尝试对我的数据集计算 loess 回归. 我希望 loess 计算一组不同的点，为每个组绘制一条平滑线. 问题是 loess 计算是在逃避 dplyr::group_by 函数，所以 loess 回归是在整个数据集上计算的. 互联网搜索让我相信这是因为 dplyr::group_by 不应该以这种方式工作. 我只是不知道如何在每个组的基础上
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使用带有"gam"的geom_smooth()的等效跨度.
这可能是一个非常基本的问题，但是我还没有找到答案.当 method ="gam" 时， geom_smooth 函数中的 span 参数是否等效?我对GAM总体上并不熟悉，所以我对此表示感谢.我想为n>的数据添加更灵活的(wigglier)平滑器.1'000和 method ="loess" 需要很多时间来计算. 解决方案 mgcv :: gam 默认情况下使用惩罚回归优化平滑度.您可以将
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如何将loess.smoothing应用于图并提取点?
我正在尝试将黄土平滑化应用于散点图(即两个定量变量之间).我想绘制散点图中发生黄土平滑的位置，然后只提取散点图中高于该平滑的数据点. 例如，如果这是我的散点图: qplot(mpg, cyl, data=mtcars) 我想叠加平滑器: qplot(mpg, wt, data=mtcars) + with(mtcars, loess.smooth(mpg, wt)) 这会
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黄土线的散点图，黄土不显示给定区域中的线
我在这里绘制染色体的长度值 没有点的中间区域不包含任何数据，也不应该有一条黄土线. 如何修改我的代码以停止该区域的黄土行? 数据是连续的，但是我可以添加行以使用一些特殊值标记空白区域，或者添加带有标签的列?但是如何在命令中使用它呢? 我当前的命令: library(IDPmisc) # plot settings (edit here) spanv
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用ggplot2模拟Google表格平滑的折线图
我正在尝试使用ggplot2模拟Google表格平滑折线图.它将在所有数据点上绘制一条平滑的线. 在Google表格中绘制: 数据: library(tidyverse) data
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我可以将黄土回归的结果导出到R中吗?
我对一些数据进行了黄土回归并绘制了图.问题是我想将黑线和浅红线(见图)导出到excel中.有可能吗? 说明: 我想从黄土回归中导出基础数据，而不是从图中导出. 用于计算它的代码: ggplot(data, aes(x=bigangle, y=meanz, colour=treatment)) + geom_point(data=df, aes(y = X2/media
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如何在coplot中的数据上绘制回归线或LOWESS线
在数据上绘制一条线(例如，拟合的回归线或非参数LOWESS线)通常会很有帮助.同样，当变量混淆时，绘制x1，y数据(按x2分层)通常会很有帮助.但是，我不太清楚如何使用以下提供了一些可玩的数据: library(MASS) set.seed(7422) X
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了解R中的黄土错误
我正在尝试使用黄土来拟合模型，并且遇到诸如“在3处使用的伪逆"，“邻域半径1"和“倒数0"的错误.这是MWE: x = 1:19 y = c(NA,71.5,53.1,53.9,55.9,54.9,60.5,NA,NA,NA ,NA,NA,178.0,180.9,180.9,NA,NA,192.5,194.7) fit = loess(formula = y ~ x,
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在R中将负值设置为3d黄土平滑时，将上限设置为0
我有一个奇怪的问题，但希望有人能帮助我.我试图创建一个湖底的表面图，然后添加一些点来显示植物的频率，以便直观地了解整个湖中水生植物的发生位置. 现在，我正在分别使用R中的scatterplot3d和grid包在scatterplot3d和线框中创建表面图.为了实现我感兴趣的图的类型，我已将深度转换为负值(将湖泊的水面在z轴上想象为0)，然后通过纬度和经度坐标创建深度的黄土模型.但是，我遇到的
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少数点的串联残差计算(最多20个)
我正在使用loess来计算残差.我希望以下(小系列)能够为第三点找到较大的残差值 y residuals(loess(y ~ x)) 1 2
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通过R中的Lowess进行预测(或协调Loess& Lowess)
我正在尝试对一些薪水数据进行内插/局部外插以填充数据集. 这是数据集和可用数据的图: experience salary 1: 1 21878.67 2: 2 23401.33 3: 3 23705.00 4: 4 24260.00 5: 5 25758.60 6:
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r-黄土预测返回NA
我正在努力使用loess进行“样本外"预测.我得到原始样本之外的新x的NA值.我可以得到这些预测吗? x
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黄土以新的x值预测
我试图理解predict.loess函数如何能够在原始数据中不存在的点x处计算新的预测值(y_hat).例如(这是一个简单的例子，我知道这种例子显然不需要黄土，但它说明了这一点): x
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LOWESS在Python中的置信区间
如何在Python中计算LOWESS回归的置信区间?我想将它们作为阴影区域添加到使用以下代码创建的LOESS图中(除statsmodels之外的其他程序包也可以). import numpy as np import pylab as plt import statsmodels.api as sm x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x)
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从R中的LOESS对象进行校准(逆预测)
我对一些数据进行了LOESS局部回归分析，并且我希望能够找到与给定Y值关联的X值. plot(cars, main = "Stopping Distance versus Speed") car_loess
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显示LOESS回归线和置信区间的问题
我在尝试将LOESS回归与数据集竞争时遇到一些问题.我已经能够正确地创建线条，但是我无法正确绘制它. 我浏览了这样的数据. animals.lo
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与R中跨度有关的LOESS警告/错误
我正在R中运行LOESS回归，并且遇到了一些较小数据集的警告. 警告消息: 1:在simpleLoess(y，x，w，跨度，度=度，参数= 参数，:在-2703.9处使用的伪逆 2:在simpleLoess(y，x，w，跨度，度=度，参数= 参数:邻域半径796.09 3:在simpleLoess(y，x，w，跨度，度=度，参数= 参数:互为条件数0 4:在simpl
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在曲线中找到肘部/膝盖
我有这些数据: x
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如何使用ggplot2标记LOESS曲线中的斜率变化?
我有一些时间序列数据，它们拟合ggplot2中的一条黄土曲线，如附件所示.数据采用"S"曲线的形状.我真正需要找出的是数据开始趋于稳定的日期，看起来恰好在时间"550"或"600"左右 是否有某种定量的方式可以在图中将其标记出来? 到数据集的链接: http://dl.dropbox.com/u/75403/stover_data.txt 数据集的dput(): struc
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