Rを使用してLOWESSフィットの信頼区間を取得するにはどうすればよいですか？
Rの「stats」パッケージのLOWESS回帰直線の信頼区間（CI）に対する満足のいく答えは見つかりませんでした。
plot(cars, main = "lowess(cars)")
lines(lowess(cars), col = 2)
しかし、その周りに95％CIを描画する方法がわかりませんか？しかし、私はから推定分散を得ることができることを知っています
V = s^2*sum(w^2)
ここで、s2 =推定誤差分散、w = Xに適用される重み。したがって、95％CIは次のようになります。
Y plus/minus 2*sqrt(V(Y))
レスフィットからCIを取得する方法があることは知っていますが、堅牢であるため、LOWESSを使用したいと思います。あなたの提案をありがとう。
これは、predict()およびloess()を使用して実行できます。 lowessはloessより古く、機能は少ないですが、少し高速です。ただし、このコンテキストでは、次のようにloessを使用します。
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)
