{"id":1502,"date":"2023-07-26T03:17:13","date_gmt":"2023-07-26T03:17:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/livellamento-piu-basso-r\/"},"modified":"2023-07-26T03:17:13","modified_gmt":"2023-07-26T03:17:13","slug":"livellamento-piu-basso-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/livellamento-piu-basso-r\/","title":{"rendered":"Come eseguire lo smoothing debole in r (passo dopo passo)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nelle statistiche, il termine <strong>lowess<\/strong> si riferisce allo &#8220;smussamento delle nuvole di punti ponderate localmente&#8221;, il processo di produzione di una curva uniforme che corrisponde ai punti dati in una nuvola di punti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire il livellamento dei minimi in R, possiamo utilizzare la funzione <strong>lowess()<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>inferiore (x, y, f = 2\/3)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> un vettore numerico di valori x.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y:<\/strong> un vettore numerico di valori y.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f:<\/strong> il valore per l&#8217;estensione pi\u00f9 uniforme. Ci\u00f2 fornisce la proporzione di punti nel grafico che influenza lo smussamento per ciascun valore. Valori pi\u00f9 alti si traducono in una maggiore morbidezza.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio dettagliato mostra come eseguire il livellamento debole per un determinato set di dati in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, creiamo un set di dati falso:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (x=c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 8, 10, 11, 11, 12, 13, 14),<\/strong><\/span>\n<span style=\"color: #000000;\"><strong>y=c(4, 7, 9, 10, 14, 15, 19, 16, 17, 21, 22, 34, 44, 40, 43, 45))<\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: tracciare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, tracciamo i valori xey del set di dati:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>plot(df$x, df$y)<\/strong> <\/pre>\n<h3><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14910 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible1-2.png\" alt=\"\" width=\"442\" height=\"403\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/h3>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: traccia la curva minima<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, tracciamo la curva di livellamento pi\u00f9 debole sui punti nel grafico a dispersione:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot<\/span>\nplot(df$x, df$y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add lowess smoothing curve to plot<\/span>\nlines(lowess(df$x, df$y), col=' <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14911 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible2-2.png\" alt=\"Esempio di livellamento Lowess in R\" width=\"440\" height=\"397\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: regolare la portata pi\u00f9 morbida (facoltativo)<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche modificare l&#8217;argomento <strong>f<\/strong> nella funzione lowess() per aumentare o diminuire il valore utilizzato per l&#8217;estensione pi\u00f9 fluida.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che maggiore \u00e8 il valore fornito, pi\u00f9 morbida sar\u00e0 la curva inferiore.<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot<\/span>\nplot(df$x, df$y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add lowess smoothing curves<\/span>\nlines(lowess(df$x, df$y), col=' <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> ')\nlines(lowess(df$x, df$y, f=0.3), col=' <span style=\"color: #008000;\">purple<\/span> ')\nlines(lowess(df$x, df$y, f=3), col=' <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add legend to plot\n<\/span>legend(' <span style=\"color: #008000;\">topleft<\/span> ',\n       col = c(' <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">purple<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> '),\n       lwd = 2,\n       c(' <span style=\"color: #008000;\">Smoother = 1<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">Smoother = 0.3<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">Smoother = 3<\/span> '))<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14912 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible3-2.png\" alt=\"Curve di livellamento deboli in R\" width=\"437\" height=\"399\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-tracciare-piu-linee-di-dati-in-serie-in-un-grafico-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come tracciare pi\u00f9 linee in un grafico in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/grafico-a-dispersione-con-retta-di-regressione-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare un grafico a dispersione con una linea di regressione in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-polinomiale-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione polinomiale in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nelle statistiche, il termine lowess si riferisce allo &#8220;smussamento delle nuvole di punti ponderate localmente&#8221;, il processo di produzione di una curva uniforme che corrisponde ai punti dati in una nuvola di punti. 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