Как получить доверительные интервалы для подгонки НИЗКОГО, используя R?

Question

Я не нашел удовлетворительного ответа на доверительные интервалы (CI) для линии регрессии LOWESS пакета 'stats' R:

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

Но я не уверен, как нарисовать 95% CI вокруг этого?? Тем не менее, я знаю, что я могу получить оценку отклонения от

V = s^2*sum(w^2)

где s2= расчетная дисперсия ошибки и w= веса, примененные к X. Следовательно, 95% CI должны быть

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

Я знаю, что есть способ получить CI от лессовой подгонки, но я бы предпочел LOWESS, потому что он надежный. Спасибо за ваши предложения.

Answer 1

Вы можете сделать это с predict() а также loess(), lowess старше чем loess и имеет меньше возможностей, хотя и немного быстрее. Но в этом контексте я бы использовал loess следующее.

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)