2013-05-15 85 views
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3維樣條我想的表面適合於一些值:插值作爲R

x = 1:10 
y = 10:1 
z = sample(1:10,10) 

我想樂趣類似spline_function(z ~ x + y)。 R中的實際樣條函數似乎只需要xy,以便我不能有二維x座標。在R中做這件事的方法是什麼?我知道局部多項式等loess等,但樣條線真的是我正在尋找。

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這個問題的回答可能是你的一個例子...? http://stackoverflow.com/questions/7142180/is-there-an-r-library-that-estimates-a-multivariate-natural-cubic-spline-or-sim – Frank

回答

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一個很好的選擇,是mgcv包附帶R的所有版本,具有通過通過張量的產品和te()兩個或多個變量的s()和各向異性處罰迴歸樣條兩個或多個變量的各向同性懲罰迴歸樣條。

如果不想懲罰迴歸樣條曲線,可以使用參數fx = TRUE來修正已知的自由度樣條曲線。

這裏是?te

# following shows how tensor pruduct deals nicely with 
# badly scaled covariates (range of x 5% of range of z) 
require(mgcv) 
test1 <- function(x, z ,sx=0.3, sz=0.4) { 
    x <- x*20 
    (pi ** sx * sz) * (1.2 * exp(-(x - 0.2)^2/sx^2 - (z - 0.3)^2/sz^2) + 
    0.8 * exp(-(x - 0.7)^2/sx^2 -(z - 0.8)^2/sz^2)) 
} 
n <- 500 

old.par<-par(mfrow=c(2,2)) 
x <- runif(n)/20 
z<-runif(n) 
xs <- seq(0, 1, length=30)/20 
zs <- seq(0, 1, length=30) 
pr <- data.frame(x=rep(xs, 30), z=rep(zs, rep(30, 30))) 
truth <- matrix(test1(pr$x, pr$z), 30, 30) 
f <- test1(x, z) 
y <- f + rnorm(n) * 0.2 

## model 1 with s() smooths 
b1 <- gam(y ~ s(x,z)) 
persp(xs, zs, truth) 
title("truth") 
vis.gam(b1) 
title("t.p.r.s") 

## model 2 with te() smooths 
b2 <- gam(y ~ te(x, z)) 
vis.gam(b2) 
title("tensor product") 

## model 3 te() smooths specifying margin bases 
b3 <- gam(y ~ te(x, z, bs=c("tp", "tp"))) 
vis.gam(b3) 
title("tensor product") 
par(old.par) 

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真棒 - 謝謝。 – Alex