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¿Cuáles son los inconvenientes de regresión isotónica?

He estado leyendo acerca de regresión isotónica y parece un gran método que dé una monótona estimador de la función de regresión y, además, está libre de cualquier tipo de parámetros de ajuste.

Por qué la gente sigue usando enfoques alternativos para la estimación de tales (por ejemplo, restringido estrías, etc.) que exigen una elección de un parámetro de ajuste?

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Hoogendijk Puntos 45

Isotónica de regresión enter image description here Por Alexeicolin - Propio trabajo, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=23732999

Como se ve en la imagen, y sugirió (en parte) por el nombre, isotónica de regresión es monótona creciente o monótona decreciente. Por lo tanto, no sería apropiado para el ajuste de distribuciones que tienen a la izquierda y a la derecha de la cola. También, a diferencia de los B-splines, que no encaja derivados, por lo que no aproximado de curvas suaves como la mayoría de las funciones de distribución. Puede ser útil para aproximar de forma heurística de la predicción de los valores, pero no sería especialmente útil para la extrapolación más allá de los valores extremos del eje x de datos.

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