我试图找到一个参考，解释如何计算局部多项式回归的标准误差？具体来说，在R中，可以使用loess函数来获取模型对象，然后使用predict函数来检索标准错误。有什么参考实际发生的事情吗？在残差中可能存在序列相关性的情况下，必须使用Newey-West类型方法进行调整，有没有办法使用夹心包来执行此操作，就像使用lm的常规OLS一样？
我尝试查看源代码，但标准错误计算调用了C函数。
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?loess的“来源”部分告诉您底层的C代码来自Cleveland等人的cloess包，并指向its web home：
来源： 克利夫兰，格罗斯和克里夫兰的1998年版“cloess”包 徐中雄。更新版本可在http://www.netlib.org/a>。
上以“dloess”的形式获得
去那里，你会找到一个50 page document (warning: postscript doc)的链接，它应该告诉你关于黄土实施的所有信息。用克利夫兰的话来说：
本指南介绍了使用数据进行正确分析的关键步骤 黄土。请阅读。
特别感兴趣的是“第4节：统计和计算方法”的前几页。