r - 如何使用 R 获得 LOWESS 拟合的置信区间？

Question

对于 R 的“统计”包的 LOWESS 回归线的置信区间 (CI)，我没有找到任何令人满意的答案:

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

但我不确定如何围绕它绘制 95% 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% 的 CI 应该是

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

我知道有一种方法可以从 loess fit 中获得 CI，但我更喜欢 LOWESS，因为它很健壮。感谢您的建议。

Answer 1

你可以用 predict() 来做到这一点和 loess() . lowess早于 loess并具有较少的功能，但速度要快一些。但在这种情况下，我会使用 loess如下。

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)