在 R 中拟合不同的样条曲线（三次、自然、平滑）答案

【问题标题】：Fitting different splines in R (Cubic, Natural, Smoothing)在 R 中拟合不同的样条曲线（三次、自然、平滑）
【发布时间】：2018-11-12 03:07:32
【问题描述】：

因此，我尝试将三次、自然和平滑样条曲线拟合到 ISLR 包中的 Auto 数据集。我遇到了一些问题，并且收到了一些警告/错误消息，这让我认为我的数据或我创建的矩阵有问题。

真正令人困惑的是这个基本命令是如何引发错误的。

natural.splines.fit <- lm(horsepower ~ ns(mpg, knots = c(25, 50, 75)), data = Auto)

qr.default(t(const)) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf （参数 1）

我的代码中还有其他错误/警告，但问题是：我基本上是从某个地方复制代码并运行它，它适用于 Carseats 数据集并修改它以更改变量以匹配 Auto 数据集.这就是为什么它让我感到困惑。我不明白为什么我会收到 Auto 数据集而不是 Carseats 数据集的错误。有人有什么见解吗？

【问题讨论】：

标签： r spline

【解决方案1】：

您遇到的问题是您定义的节点超出了预测变量的范围。这是一个可以工作的基本代码（我刚刚定义了在变量 mpg 范围内的结）。

x <- ISLR::Auto

natural.splines.fit <- lm(horsepower ~ ns(mpg, knots = c(10,20,30,40)), data = x)
summary(natural.splines.fit)

我相信您正在尝试将结放置在第 25、50 和 75 个百分位数，因此我建议首先获取与这些位置相对应的值，然后拟合模型。这是我的做法

target_quantiles <- unname(quantile(x$mpg, probs = c(0.25,0.5,0.75)))

natural.splines.fit2 <- lm(horsepower ~ ns(mpg, knots = target_quantiles), data = x)
summary(natural.splines.fit2)

【讨论】：

哦，那么我在“knots”命令中输入的值是实际值吗？我认为它们代表分位数。感谢您清除它。
是的。您必须将断点定义为变量的值。请，如果这解决了您的问题，您介意投票并勾选答案吗？