使用 R 中的 lowess 函数预测新值

Question

我正在使用 lowess 函数来拟合两个变量 x 和 y 之间的回归。现在我想知道新值 x 的拟合值。例如，如何在以下示例中找到 x=2.5 处的拟合值。我知道 loess 可以做到这一点，但我想重现某人的情节，他使用了 lowess。

set.seed(1)
x <- 1:10
y <- x + rnorm(x)
fit <- lowess(x, y)
plot(x, y)
lines(fit)

Answer 1

局部回归（lowess）是一种非参数统计方法，它不像线性回归那样可以直接使用模型来估计新值。

您需要从函数中获取值（这就是为什么它只 returns 给您的列表），并选择您自己的插值方案。使用方案来预测你的新点数。

常用技术是样条插值（但还有其他技术）：

EDIT：我很确定 predict 函数会为您进行插值。我也找不到任何关于 predict 究竟使用什么的信息，所以我试图追踪源代码。

else { ## interpolate
## need to eliminate points outside original range - not in pred_

我确定 R 代码调用了底层 C 实现，但它没有很好的记录，所以我不知道它使用什么算法。

我的建议是：要么相信 predict 函数，要么推出自己的插值算法。

Prediction at a new value using lowess function in R