用局部加权回归散点平滑法观察二维变量之间的关系

局部加权回归散点平滑法

二维变量之间的关系研究是很多统计方法的基础,例如回归分析通常会从一元回归讲起,然后再扩展到多元情况。局部加权回归散点平滑法(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS或LOESS)是查看二维变量之间关系的一种有力工具。

LOWESS主要思想是取一定比例的局部数据,在这部分子集中拟合多项式回归曲线,这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势;而通常的回归分析往往是根据全体数据建模,这样可以描述整体趋势,但现实生活中规律不总是(或者很少是)教科书上告诉我们的一条直线。我们将局部范围从左往右依次推进,最终一条连续的曲线就被计算出来了。显然,曲线的光滑程度与我们选取数据比例有关:比例越少,拟合越不光滑(因为过于看重局部性质),反之越光滑。

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统计学的领域(写给在统计学院学习的学弟学妹之一)

作者注:本文是为中国人民大学统计学院本科院刊所写的稿件。走过了四年本科,觉得应该对后来人讲一些负责任的话,以使大家能更高效地学习。我认为人生的奋斗,怕的不是没有动力,而是有动力却不知道方向。因此,我把我所了解的统计学的领域介绍给大家,让大家早日了解一下统计学的基本内容,早日找到自己的方向。当然,仅仅四年的学习,得出的观点或多或少会浅薄,所以也请各位大师多多指点批评。

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用户如何参加“统计之都”网站的各项工作

“统计之都”(COS)网站是一个协作平台,它是在群体合作的基础上而发展起来的。本文对参加COS网站工作的方式给予以下说明:

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如何学习统计学,或我的学习之路——初学者写给初学者

选编者谢益辉:很幸运刚好在COS博客开张之际江堂兄送来这篇文章,读完之后觉得写得很棒,于是迫不及待把它放在统计之都新站的开篇位置。江堂兄文字功夫很好,本文统计功夫介绍也很到位。我常认为,入门读物应该由非专业人士来写,这样学习体会才更加深刻,而科班五六年的统计学生,也许反倒深陷其中而不见庐山真面目。个人推荐之处有:(1)手算一次回归(为了了解计算细节并理解公式),大量手算就没有必要了;(2)以有趣的书入门;(3)用简单实用的分析而非刻意追求数学模型的复杂,关心数学公式背后的“直觉”;(4)用练习来培养对数据的敏感。本文版权归作者所有,请勿随意转载。作者联系方式:Jiangtang Hu(jiangtanghu[at]gmail.com)

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第一届中国R语言会议将于12月中旬在中国人民大学召开

第一届R语言将于12月13日~14日在中国人民大学召开,本次会议由中国人民大学应用统计科学研究中心和统计学院共同主办,会议通知如下:

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“统计之都”网站结构调整

本文是 2008 年改版时写的,现已过期。以下是原文内容。 大家好,统计之都网站结构已经调整为三大块内容: 主站(博客形式) 维基(统计词条) 论坛(统计学相

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关于

简介 统计之都(Capital of Statistics,简称 COS)成立于 2006 年 5 月,是一个旨在推广与应用统计学知识的网站和社区。统计之都网站最初

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