问题标签 [loess]
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r - 删除黄土曲线限制之外的值
我希望在应用模型之前删除异常值。我正在使用黄土曲线来划定趋势线并设置异常值限制。我想删除超出定义限制的行。除了使用自定义函数执行此操作外，该函数一次获取每个点并检查当地的黄土坡度等……还有更简单的方法吗？
r - 了解 R 中的黄土错误
我正在尝试使用 loess 来拟合模型，但我遇到了诸如“在 3 处使用伪逆”、“邻域半径 1”和“倒数条件数 0”之类的错误。这是一个MWE：
我意识到我可以通过选择更大的跨度值来修复这些错误。但是，我正在尝试使这种拟合自动化，因为我有大约 100,000 个与此类似的时间序列（每个长度约为 20）。有没有一种方法可以自动选择一个跨度值来防止这些错误，同时仍然为数据提供相当灵活的拟合？或者，谁能解释这些错误的含义？我在 loess() 和 simpleLoess() 函数中做了一些探索，但在调用 C 代码时我放弃了。
r - 黄土平滑器的跨度参数分面ggplot
我想通过将跨度参数更改为更平滑的黄土来制作单面图（格子样式）。我尝试使用如下的 for 循环，但没有生成绘图。如果我要使用 ggsave 函数，这些图将单独保存。
另外，我想知道是否有更简洁的方法来完成这样的任务？
r - R - loess 预测返回 NA
我正在努力使用loess. 我得到NA原始样本之外的新 x 值。我能得到这些预测吗？
我需要模拟完整的收益率曲线，即不同期限的利率。
r - 在 R 中将自定义 LOESS 面板添加到晶格图
我正在尝试为我的情节创建一个自定义的 LOESS 面板功能。基本上它应该做的与简单的panel.loessor相同type = "smooth"。原因是稍后我想让它变得更复杂一些，用上面的方法不容易实现。但是，它失败了。
这是一个 MWE（其中一些大致基于 Sarkar 的 Lattice 书第 235 页的示例：
结果是这样的：
显然，这是行不通的。我收到以下错误消息：Error using packet n numeric 'envir' arg not of length one。我调试它的尝试（例如使用 that print(yy)）效果不佳，所以我不知道从哪里开始寻找解决方案。
关于造成这种情况的任何想法？
r - 通过 R 中的 Lowess 进行预测（或调和 Loess 和 Lowess）
我正在尝试内插/本地外推一些工资数据以填写数据集。
这是数据集和可用数据的图表：
鉴于明显的非线性，我希望通过局部线性估计器进行插值和外推（我想填写 0 到 40 年的经验），所以我默认为lowess，这给出了：
这在情节上很好，但是缺少原始数据——R 的绘图设备已经为我们填补了空白。我一直无法找到predict此功能的方法，因为它似乎R正在朝着 using 的方向发展loess，据我所知，这是一种概括。
但是，当我使用具有标准方法的loess（设置surface="direct"为能够推断，如 中所述）时，拟合不太令人满意：?loesspredict
（有强有力的理论理由说工资应该不降低——这里有一些噪音/可能的错误测量驱动了 U 形）
而且我似乎无法摆弄任何参数来恢复由lowess.
有什么建议吗？
r - 等渗/递增平滑函数回归
我想拟合一个严格递增的平滑函数。数据可以生成如下
我发现的唯一方法是在黄土中玩跨度。Ex span=2 或 3 有效，但 0.5 给出负导数。如果有一种方法可以强制执行正导数约束，那就更好了
r - 如何将 loess.smoothing 应用于两个绘图然后提取点？
我正在尝试将黄土平滑应用于散点图（即两个定量变量之间）。我想绘制散点图中出现黄土平滑的位置，然后只想提取散点图中高于该平滑的数据点。
例如，如果这是我的散点图：
我想叠加平滑：
这会导致错误：“不知道如何将 o 添加到绘图中”。
然后，假设我可以让叠加工作，我想只提取那条线以上的汽车。
r - 如何在R中插入和提取黄土光滑以上的点？
（这篇文章是问题的后半部分：How to apply loess.smoothing to both plot and then extract points?）
我已经将黄土平滑绘制到散点图（即两个定量变量之间）。我只想提取散点图中高于平滑线的数据点。
例如，如果这是我的散点图：
我可以将平滑器绘制为：
现在，我只想提取平滑器上方的数据点。我玩过（提取 stat_smooth line fit 的方法）中提供的代码：
这会产生 80 行和 5 列的数据框 loess.DF。
我现在知道我必须应用一个函数来遍历原始 mtcars 数据帧的每一行，并为每个 x 值 (hp) 插入其最接近的预测黄土 y 值 (wt)。我完成这种插值的唯一想法是使用类似于（http://www.ajdesigner.com/phpinterpolation/linear_interpolation_equation.php）的线性插值。之后，我将简单地将 mtcars 中的 y 值与插值预测的黄土 y 值进行比较。如果 mtcars 中的 y 值大于预测的 loess y 值，那么我保留那个原始数据点；否则，我将其删除。
我开始编写代码，但意识到我不能以有效的方式这样做。一个问题是我的（真实）数据集（不是 mtcars）非常大（约 40,000 行）：首先，要进行线性插值，我需要在 loess 拟合中找到最接近的两个 x 值我的数据集中的原始 x 值（如果不完全匹配），我不知道如何在不搜索增加的黄土 x 值的情况下有效地做到这一点。
解决这个问题的有效方法是什么，例如，首先在 mtcars 数据集上对其进行测试？谢谢你。
r - 如何使用 affy 包在 R 中进行黄土标准化？
我想使用“affy”包对一批用于 mRNA 信息的安捷伦 txt 文件进行黄土标准化。我已经阅读了手册，但无法理解先决条件[我是 R 新手，并且正在通过基于反复试验的学习]。有人能解释一下怎么做吗？