Я хочу взять шумные 2d данные и использовать LESS сглаживание, чтобы найти более гладкую 2D-поверхность. Данные представляют собой форму кадра данных или матрицы из r строк и c столбцов. Пакет 'asbio' будет обрабатывать поверхностные графики для n * n-данных, и я могу разобраться, как сделать 1D-совместимость с «лесс» из базового пакета статистики, но я не могу разобраться, как сделать 2D-график.fit 2d поверхность, использующая LOESS в R
library(rgl)
age <- 1:100
year <- 1959:2012
z<- data.frame(matrix(array(0, length(age)*length(year)),nrow=length(age), ncol=length(year)))
rownames(z) <- age
colnames(z) <- year
distYear <- dnorm(1:length(year), 26, 10)
distAge <- dnorm(age, 50, 15)
for(theYear in year){
#for(theAge in age){
z[,theYear-year[1]+1] <- as.numeric(distYear[theYear-year[1]+1]*distAge*runif(length(age))*50000)
#}
}
z<- data.matrix(z)
z <- data.frame(z)
colnames(z) <- year
# First define the colours for the Z values.
zlim <- range(z)
zlen <- zlim[2] - zlim[1]
scale <- 20/zlen
colorlut <- terrain.colors(20,alpha=1.0) # height color lookup table
col <- colorlut[ (t(as.matrix(z))-zlim[1])*scale+1 ] # assign colors to heights for each point.
surface3d(age,year,as.matrix(z), col=col)
loess(z~age+year,data=data.frame(z))
Я получаю сообщение об ошибке, отвергающее data.frame как список, но я подозреваю, что есть больше, чем это. При поиске информации я могу найти только одномерные линейные описания.
Может ли кто-нибудь помочь?
Я думаю, что это очень полезный вопрос и полезный ответ. Я думаю, было бы еще лучше, если бы вы проиллюстрировали метод 'прогноза' для лёссовых объектов. Согласитесь, что довольно сложно найти 2d-примеры лессовых приятелей, и многие люди не знают об этой способности. –