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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

15. Smoothers and Generalized Additive Models

verfasst von : Vikram Dayal

Erschienen in: Quantitative Economics with R

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

We consider scatterplot smoothers and generalized additive models that help us go beyond linearity. We apply these to examining the relationship between wages and age and education. We also see how loess can be used to reveal non-linear trends, and decompose time series.

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Literatur
Hyndman, R., G. Athanasopoulos, C. Bergmeir, G. Caceres, L. Chhay, M. O’Hara-Wild, F. Petropoulos, S. Razbash, E. Wang, F. Yasmeen. 2019. forecast: Forecasting functions for time series and linear models. R package version 8.9. http://​pkg.​robjhyndman.​com/​forecast.
James, G., D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani. 2013. An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer.CrossRef
Wickham, H. 2016. ggplot2: elegant graphics for data analysis, 2016. New York: Springer.CrossRef
Metadaten
Titel
Smoothers and Generalized Additive Models
verfasst von
Vikram Dayal
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Quantitative Economics with R

Print ISBN: 978-981-15-2034-1

Electronic ISBN: 978-981-15-2035-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-2035-8_15

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