LOESS资料总结

局部多项式回归拟合(LOESS)是一种用于平滑二维散点图的方法,结合了线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。通过选取预测变量附近的子集并采用加权最小二乘法进行线性或二次回归,进而估计响应变量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在R语言中进行局部多项式回归拟合(LOESS)


局部多项式回归拟合是对两维散点图进行平滑的常用方法,它结合了传统线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。当要估计某个响应变量值时,先从其预测变量附近取一个数据子集,然后对该子集进行线性回归或二次回归,回归时采用加权最小二乘法,即越靠近估计点的值其权重越大,最后利用得到的局部回归模型来估计响应变量的值。用这种方法进行逐点运算得到整条拟合曲线。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值