Как получить доверительные интервалы для LOWESS с использованием R?

Question

я не нашел удовлетворительного ответа на доверительные интервалы (ДИ) для LOWESS линии регрессии пакета «Статистика» в R:

plot(cars, main = "lowess(cars)") 
lines(lowess(cars), col = 2) 

Но я не уверен в том, как привлечь 95% ДИ а вокруг Это?? Тем не менее, я знаю, что я мог бы получить оценочную дисперсию от

V = s^2*sum(w^2) 

где s2 = оцененная дисперсия ошибки, и ш = вес, приложенный к X. Таким образом, 95% ДИ должно быть

Y plus/minus 2*sqrt(V(Y)) 

Я знаю, что есть способ получить CI от лёссовой подгонки, но я предпочел бы LOWESS, потому что он надежный. Спасибо за ваши предложения.

Answer 1

Вы можете сделать это с помощью predict() и loess(). lowess старше loess и имеет меньше функций, хотя и немного быстрее. Но в этом контексте я бы использовал loess следующим образом.

plot(cars) 
plx<-predict(loess(cars$dist ~ cars$speed), se=T) 

lines(cars$speed,plx$fit) 
lines(cars$speed,plx$fit - qt(0.975,plx$df)*plx$se, lty=2) 
lines(cars$speed,plx$fit + qt(0.975,plx$df)*plx$se, lty=2)