如何使用R获得LOWESS拟合的置信区间？

Question

我没有找到任何令人满意的答案，对于统计数据的LOWESS回归线的置信区间（CI）。包的R：

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

但我不确定如何在它周围画出95％的CI？但是，我知道我可以从

得到估计的方差

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

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

我知道有一种方法可以让CI从黄土中得到适合，但我更喜欢LOWESS，因为它非常强大。谢谢你的建议。

Answer 1

您可以使用predict()和loess()执行此操作。 lowess早于loess且功能较少，但速度稍快。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)