loess

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    用黃土預測值和標準差

    我有散點圖的數據（x和y值）。我想計算加權平均值和標準差作爲X的函數。對於我的每一個點，我都希望計算每個值與預測值之間的標準偏差數。我目前使用msir包中的loess.sd函數，因爲它會爲我計算sd。有誰知道我怎麼能得到每個數據點的預測SD？或者可能有其他更好的方法來解決這個計算問題？提前致謝。 我當前的代碼： #... scatter plot of data plot(xy,ylim=c(0
    r loess 2013-02-15

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    爲方法=「黃土」

    的替換這是我在哪裏到目前爲止： 我有兩列A和B（均包含實數），其中b取決於a數據幀df。我將這些列彼此對齊： p = ggplot(df, aes(A, B)) + geom_point() 並查看該關係是非線性關係。添加： p = p + geom_smooth(method = 'loess', span = 1) 給出了一條'最佳'最適合的路線。賦予了新的價值A然後我用下面的方法來預
    r ggplot2 prediction loess 2013-02-22

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    R中黃土的標準錯誤

    我在試圖找到一個參考，它解釋瞭如何計算局部多項式迴歸的標準誤差？具體來說，在R中，可以使用黃土函數來獲取模型對象，然後使用預測函數來檢索標準錯誤。有什麼實際發生的地方有參考嗎？在殘差可能存在序列相關的情況下，我們必須使用Newey-West類型的方法來調整它，有沒有辦法像使用lm的常規OLS那樣使用三明治包來做到這一點？ 我試着看看源碼，但標準錯誤計算調用C函數。
    r regression lm loess 2012-10-02

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    R.loess和org.apache.commons.math之間的區別LoessInterpolator

    我正試圖使用​​apache.commons.math庫來計算將R腳本轉換爲java的庫。我可以用org.apache.commons.math.analysis.interpolation.LoessInterpolator代替R loess嗎？我無法得到相同的結果。 編輯。 這裏是創建一個隨機陣列（X，Y）和計算與LoessInterpolator或通過調用R.在結束時黃土的Java程序，結果
    java r apache-commons-math loess 2012-10-03

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    黃土用新的x值預測

    我在嘗試瞭解predict.loess函數如何能夠在原始數據中不存在的點x上計算新的預測值（y_hat）。例如（這是一個簡單的例子，我實現顯然是不需要這種的一個例子黃土，但它說明了這一點）：通過在每個x使用多項式 x <- 1:10 y <- x^2 mdl <- loess(y ~ x) predict(mdl, 1.5) [1] 2.25 loess迴歸作品，因​​此它創建一個在每
    r regression smoothing loess 2012-10-10

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    在R中安裝一行與LOESS

    我有一個數據集，裏面有一些點，並且想要在它上面放一條線。我用loess函數試了一下。不幸的是我得到了很奇怪的結果看下面的情節。我期望通過點和整個情節更多的線。我怎樣才能做到這一點？ 如何重現它： 下載從https://www.dropbox.com/s/ud32tbptyvjsnp4/data.R?dl=1（只有兩個KB）的數據集，並使用此代碼： load(url('https://www.dro
    r loess 2013-03-11

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    缺少數據的時間序列「黃土」

    使用loess和loess.smooth時出現問題，缺少數據的時間序列。 這兩個命令都不適用於這個玩具數據。 x <- as.Date(c(1, 2, 4, 5, 6), origin="2010-1-1") y <- c(4, 8, 8, 28, 11) plot(x, y, ylim=c(1,30)) lines(loess(y ~ x), col="red") lines(loe
    r loess 2012-12-04

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    R圓形黃土功能超過24小時（一天）

    我有數據的時間和日期爲免費停車位。 這裏有100 sl <- list(EmptySlots = c(7, 6, 20, 5, 16, 20, 24, 5, 24, 24, 15, 11, 8, 6, 13, 2, 21, 6, 1, 6, 9, 1, 8, 0, 20, 9, 20, 11, 22, 24, 1, 2, 12, 6, 8, 2, 23, 18, 8, 3, 20, 2, 1,
    r ggplot2 time-series loess 2013-05-02

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    在時間序列上應用黃土平滑

    我想通過應用黃土函數來平滑時間曲線，但我無法使其工作。 一個例子： mydat <- runif(50) day1 <- as.POSIXct("2012-07-13", tz = "UTC") day2 <- day1 + 49*3600*24 pdays <- seq(day1, day2, by = "days") lo <- loess(mydat ~ pdays) 我得到以下
    r loess 2012-07-13

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    擬合R中

    我在河中使用loess()和predict()一些麻煩，我用下面的代碼來模擬數據的黃土線： Overall=0.6 RR=1.1 Noise=0.05 x=seq(from=0.01, to=10, by=0.01) logRR=log(RR) logBeta0=log(Overall) linear.pred = logBeta0 + (logRR*x) + rnorm(len
    r simulation predict loess 2013-03-27
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