r - 如何让 R 的 loess 和 R 的 lowess 函数给出相同的结果？

Question

黄土的这个结果如何使用 loess 拟合转载于lowess ?

黄土代码:

> data = data.frame(x=c(1,0.5,3,4,5,5.5,6,7), y=c(10, 25, 38, 44.5, 500, 550, 600, 705))
> fit = loess("y ~ x", data=data)
> new_y = predict(fit, data$x)
> new_y
[1]   6.251022  28.272100  -2.840750 150.006042 481.927307 563.161187 640.825415 693.166150

最低代码:

> new_fit = lowess(data, f=0.8)
> new_fit
$x
[1] 0.5 1.0 3.0 4.0 5.0 5.5 6.0 7.0

$y
[1]  -4.330119  38.931265 255.000000 400.000000 500.000000 550.241949 601.519903 704.247275

结果非常不同。我正在尝试为 y 获取新的拟合值给定值 x . loess给

[1]   6.251022  28.272100  -2.840750 150.006042 481.927307 563.161187 640.825415 693.166150

虽然 lowess给出:

[1]  -4.330119  38.931265 255.000000 400.000000 500.000000 550.241949 601.519903 704.247275

我怎样才能重写我的 lowess调用新的 y 提供非常相似的结果值为 predict与 loess适合和 x值(value)观？谢谢。

Answer 1

你为什么需要这个？

我不认为在一般情况下可以做到。这是一个特定的案例，它给出了几乎相同的结果，但由于某种原因，最后一个值仍然不同:

fit1 <- loess(y~x,data=data,span=0.8,degree=1)
predict(fit1)
#[1]  19.08622  12.55692  37.93642 188.35019 401.53528 506.87040 591.41854 740.71060

fit2 <- lowess(data$x,data$y,f=0.8,iter=0)
fit2

# $x
# [1] 0.5 1.0 3.0 4.0 5.0 5.5 6.0 7.0
# 
# $y
# [1]  12.55692  19.08622  37.93642 188.35019 401.53528 506.87040 591.41854 741.12187
#Note that lowess reorders by x.