आर में कमजोर स्मूथिंग कैसे करें (चरण दर चरण)

आंकड़ों में, लोलेस शब्द का तात्पर्य “स्थानीय रूप से भारित बिंदु बादलों को सुचारू करना” है – एक चिकनी वक्र बनाने की प्रक्रिया जो एक बिंदु बादल में डेटा बिंदुओं से मेल खाती है।

R में lowess स्मूथिंग करने के लिए, हम lowess() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

निचला (x, y, f = 2/3)

सोना:

• x: x मानों का एक संख्यात्मक वेक्टर।
• y: y मानों का एक संख्यात्मक वेक्टर।
• एफ: सबसे आसान सीमा के लिए मूल्य। यह प्लॉट में बिंदुओं का अनुपात देता है जो प्रत्येक मान पर स्मूथिंग को प्रभावित करता है। उच्च मूल्यों के परिणामस्वरूप अधिक सहजता आती है।

निम्नलिखित चरण-दर-चरण उदाहरण दिखाता है कि आर में दिए गए डेटासेट के लिए कमजोर स्मूथिंग कैसे करें।

चरण 1: डेटा बनाएं

सबसे पहले, आइए एक नकली डेटासेट बनाएं:

 df <- data. frame (x=c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 8, 10, 11, 11, 12, 13, 14),
y=c(4, 7, 9, 10, 14, 15, 19, 16, 17, 21, 22, 34, 44, 40, 43, 45))

चरण 2: डेटा प्लॉट करें

इसके बाद, आइए डेटासेट के x और y मानों को प्लॉट करें:

 plot(df$x, df$y) 

चरण 3: न्यूनतम वक्र बनाएं

इसके बाद, आइए स्कैटरप्लॉट में बिंदुओं पर सबसे कमजोर स्मूथिंग वक्र बनाएं:

 #create scatterplot
plot(df$x, df$y)

#add lowess smoothing curve to plot
lines(lowess(df$x, df$y), col=' red ')

चरण 4: नरम पहुंच को समायोजित करें (वैकल्पिक)

हम चिकनी सीमा के लिए उपयोग किए गए मान को बढ़ाने या घटाने के लिए lowess() फ़ंक्शन में f तर्क को भी समायोजित कर सकते हैं।

ध्यान दें कि हम जितना बड़ा मूल्य प्रदान करेंगे, निचला वक्र उतना ही चिकना होगा।

 #create scatterplot
plot(df$x, df$y)

#add lowess smoothing curves
lines(lowess(df$x, df$y), col=' red ')
lines(lowess(df$x, df$y, f=0.3), col=' purple ')
lines(lowess(df$x, df$y, f=3), col=' steelblue ')

#add legend to plot
legend(' topleft ',
       col = c(' red ', ' purple ', ' steelblue '),
       lwd = 2,
       c(' Smoother = 1 ', ' Smoother = 0.3 ', ' Smoother = 3 ')) 

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