Question

我在R中运行LOESS回归，并且遇到了一些较小数据集的警告。

警告讯息：

1：在simpleLoess中（y，x，w，span，degree = degree，parametric =   参数，：伪逆在-2703.9
使用
2：在simpleLoess中（y，x，w，span，degree = degree，parametric =   参数，：邻域半径796.09

3：在simpleLoess中（y，x，w，span，degree = degree，parametric =   参数，：倒数条件数0

4：在simpleLoess中（y，x，w，span，degree = degree，parametric =   参数，：还有其他近似奇点。   6.1623e + 005

这些错误在另一篇文章中讨论： Understanding loess errors in R。

似乎这些警告与LOESS回归的范围设置有关。我正在尝试应用与其他数据集完成的类似方法，其中可接受的平滑跨度的参数在0.3和0.6之间。在某些情况下，我可以调整跨度以避免这些问题，但在其他数据集中，跨度必须增加到超出可接受的水平以避免错误/警告。

我很好奇这些警告的含义是什么，以及这是否可以使用回归的情况，但是应该注意这些警告是否发生，或者回归是否完全无效。

以下是有问题的数据集的示例：

Period  Value   Total1  Total2
-2950   0.104938272 32.4    3.4  
-2715   0.054347826 46  2.5  
-2715   0.128378378 37  4.75  
-2715   0.188679245 39.75   7.5  
-3500   0.245014245 39  9.555555556  
-3500   0.163120567 105.75  17.25  
-3500   0.086956522 28.75   2.5  
-4350   0.171038825 31.76666667 5.433333333  
-3650   0.143798024 30.36666667 4.366666667  
-4350   0.235588972 26.6    6.266666667  
-3500   0.228840125 79.75   18.25  
-4933   0.154931973 70  10.8452381  
-4350   0.021428571 35  0.75  
-3500   0.0625  28  1.75  
-2715   0.160714286 28  4.5  
-2715   0.110047847 52.25   5.75  
-3500   0.176923077 32.5    5.75  
-3500   0.226277372 34.25   7.75  
-2715   0.132625995 188.5   25

这是没有换行符的数据

Period  Value   Total1  Total2
-2950   0.104938272 32.4    3.4
-2715   0.054347826 46  2.5
-2715   0.128378378 37  4.75
-2715   0.188679245 39.75   7.5
-3500   0.245014245 39  9.555555556
-3500   0.163120567 105.75  17.25
-3500   0.086956522 28.75   2.5
-4350   0.171038825 31.76666667 5.433333333
-3650   0.143798024 30.36666667 4.366666667
-4350   0.235588972 26.6    6.266666667
-3500   0.228840125 79.75   18.25
-4933   0.154931973 70  10.8452381
-4350   0.021428571 35  0.75
-3500   0.0625  28  1.75
-2715   0.160714286 28  4.5
-2715   0.110047847 52.25   5.75
-3500   0.176923077 32.5    5.75
-3500   0.226277372 34.25   7.75
-2715   0.132625995 188.5   25

以下是我正在使用的代码：

Analysis <- read.csv(file.choose(), header = T)
plot(Value ~ Period, Analysis)
a <- order(Analysis$Period)
Analysis.lo <- loess(Value ~ Period, Analysis, weights = Total1)
pred <- predict(Analysis.lo, se = TRUE)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a], col="red", lwd=3)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a] - qt(0.975, pred$df)*pred$se[a],lty=2)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a] + qt(0.975,pred$df)*pred$se[a],lty=2)

感谢您的帮助，如果有任何其他信息，请告诉我。

Answer 1

发出警告是因为loess的算法发现了数值上的困难，因为Period有一些值会重复相对较多次，因为您可以从中看到情节以及：

table(Analysis$Period)

在这方面，Period实际上表现为离散变量（因子），而不是连续变量，因为正确平滑所需。添加一些抖动会删除警告：

Analysis <- read.table(header = T,text="Period  Value   Total1  Total2
-2950   0.104938272 32.4    3.4
-2715   0.054347826 46  2.5
-2715   0.128378378 37  4.75
-2715   0.188679245 39.75   7.5
-3500   0.245014245 39  9.555555556
-3500   0.163120567 105.75  17.25
-3500   0.086956522 28.75   2.5
-4350   0.171038825 31.76666667 5.433333333
-3650   0.143798024 30.36666667 4.366666667
-4350   0.235588972 26.6    6.266666667
-3500   0.228840125 79.75   18.25
-4933   0.154931973 70  10.8452381
-4350   0.021428571 35  0.75
-3500   0.0625  28  1.75
-2715   0.160714286 28  4.5
-2715   0.110047847 52.25   5.75
-3500   0.176923077 32.5    5.75
-3500   0.226277372 34.25   7.75
-2715   0.132625995 188.5   25")

table(Analysis$Period)    
Analysis$Period <- jitter(Analysis$Period, factor=0.2)

plot(Value ~ Period, Analysis)
a <- order(Analysis$Period)
Analysis.lo <- loess(Value ~ Period, Analysis, weights = Total1)
pred <- predict(Analysis.lo, se = TRUE)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a], col="red", lwd=3)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a] - qt(0.975, pred$df)*pred$se[a],lty=2)
lines(Analysis$Period[a], pred$fit[a] + qt(0.975,pred$df)*pred$se[a],lty=2)

增加span参数会沿着Period轴“挤出”重叠值的堆积;对于小数据集，您需要进行大量压缩以弥补重复Period s的堆积。

从实际的角度来看，我通常会在检查图形输出后仍然相信回归。但我绝对不会增加span来实现压缩：为此目的使用少量jitter会好得多; span应由其他注意事项决定，例如Period数据的总体传播等。

与R中的跨度相关的LOESS警告/错误

1 个答案: