r loess: коэффициенты глобальных «параметрических» терминов

Question

Есть ли способ, как я могу извлечь коэффициенты глобальных условий в локальном регрессионном моделировании?

Может быть, я неправильно понимают роль глобально установленных терминов в функции лесс, но то, что я хотел бы иметь следующий:

# baseline: 
x <- sin(seq(0.2,0.6,length.out=100)*pi) 

# noise: 
x_noise <- rnorm(length(x),0,0.1) 

# known structure: 
x_1 <- sin(seq(5,20,length.out=100)) 

# signal: 
y <- x + x_1*0.25 + x_noise 

# fit loess model: 
x_seq <- seq_along(x) 
mod <- loess(y ~ x_seq + x_1,parametric="x_1") 

Подгонка делается прекрасно, однако, как я могу извлечь оценочная стоимость согласованного во всем мире срока x_1 (т. е. некоторое значение около 0,25 для примера выше)?

Answer 1

Наконец, я нашел решение моей проблемы с помощью функции gam из пакета gam:

require(gam) 
mod2 <- gam(y ~ lo(x_seq,span=0.75,degree=2) + x_1) 

Однако припадки из двух моделей не совсем то же самое (что может быть связано с различным контролем настройки?) ...