r - 如何使用R获得LOWESS拟合的置信区间？

对于R的“统计”数据包的LOWESS回归线的置信区间（CI），我没有找到满意的答案：

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

但是我不确定如何在其周围绘制95％的CI？但是，我知道我可以从

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

其中，s2 =估计误差方差，w =应用于X的权重。因此，95％CI应该是

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

我知道有一种方法可以使黄土的CI变得合适，但是我更喜欢LOWESS，因为它很健壮。感谢您的建议。

最佳答案

您可以使用predict()和loess()进行此操作。 lowess早于loess，功能较少，但速度更快。但是在这种情况下，我将按以下方式使用loess。

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)

关于r - 如何使用R获得LOWESS拟合的置信区间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22717930/