Loess smoothing für (zusätzlich) gewichtete Datenpunkte
Verfasst: Di 18. Jul 2017, 23:34Hallo.
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
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