Loess smoothing für (zusätzlich) gewichtete Datenpunkte
Moderator: EDi
Loess smoothing für (zusätzlich) gewichtete Datenpunkte
Hallo. Ich habe eine methodische Frage zur Anwendung eines Loess-Smoothing Ansatzes. Ich habe eine Zeitreihe. An der y-Achse sind die Tages eines Jahres aufgetragen, an denen eine Spezies auftritt. Auf der X-Achse habe ich die Jahre. Pro JAhr kann ich einen oder auch mehrere Punkte haben, letzeres bedeutet ein mehrmaliges Auftreten der Art innerhalb eines Jahres (z.B. Tag 100, 150 und 240 im Jahr 1979 o.ä). Auf diese Punkteschar einen loess-smoothing Fit anzuwenden ist kein Problem. Nun kann ich den einzelnen Punkten noch eine weitere Info zuordnen, nämlich die Häufigkeit der Art zu dem Zeitpunkt. Das lässt sich graphisch z.B. mit einem Bubble Plot machen, d.h. Kreise unterschiedlicher Größe (entsprechend der Häufigkeit der Art an einem Datum) sind auf die einzelnen Punkte (Tag des Jahres) zentriert. Nun möchte ich, dass der smoothing Ansatz nicht nur die einzelnen Punkte bei der Herleitung der Regressionsgerade berücksichtigt, sondern quasi die Bubbles (d.h. die mit der Häufigkeit gewichteten Zeitpunkte des Auftretens). Weiß jemand, wie man so etwas durchfürhrt bzw. gibt es vielleicht sogar ein Package, mit dem man so etwas berechnen kann? Freue mich über eure Rückmeldung. Gruß Polarlicht
Re: Loess smoothing für (zusätzlich) gewichtete Datenpunkte
mgcv::gam() hat ein weights= Argument.
Du konntest aber auch die Haufigkeit direkt modellieren, mit Jahr, Tag im Jahr und Tag seit beginn als covariate, falls das zu deiner Fragestellung passt.
Du konntest aber auch die Haufigkeit direkt modellieren, mit Jahr, Tag im Jahr und Tag seit beginn als covariate, falls das zu deiner Fragestellung passt.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
Dieser Beitrag ist lizensiert unter einer CC BY 4.0 Lizenz
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Re: Loess smoothing für (zusätzlich) gewichtete Datenpunkte
Hallo EDi. Danke für die schnelle Rückmeldung, ich werde beides ausprobieren. Gruß Polarlicht