Quelle est la différence entre LOESS et LOWESS? De Wikipedia, je peux seulement voir que LOESS est une généralisation de LOWESS. Ont-ils des paramètres légèrement différents?
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Quelle est la différence entre LOESS et LOWESS? De Wikipedia, je peux seulement voir que LOESS est une généralisation de LOWESS. Ont-ils des paramètres légèrement différents?
Je pense qu'il est important de faire la distinction entre les méthodes et leurs implémentations dans les logiciels. La principale différence par rapport au premier est que le lowess ne permet qu'un seul prédicteur, tandis que le loess peut être utilisé pour lisser des données multivariées en une sorte de surface. Il vous donne également des intervalles de confiance. Dans ces sens, le loess est une généralisation. Alors que la valeur par défaut pour lowess est d'utiliser la pondération tricube, loess effectue un ajustement non pondéré par défaut.
Maintenant pour l'implémentation. Dans certains logiciels, lowess utilise un polynôme linéaire, tandis que loess utilise un polynôme quadratique (bien que vous puissiez modifier cela). Les valeurs par défaut et les raccourcis que les algorithmes utilisent sont souvent très différents, de sorte qu'il est difficile d'obtenir des sorties univariées pour correspondre exactement. D'un autre côté, je ne suis pas au courant d'un cas où le choix entre les deux a fait une différence de fond.
Spécifiquement pour R, la différence est petite. Il y a une explication très détaillée ici: https://support.bioconductor.org/p/2323/
Mais notez que lowess () dans R affiche la liste des données tandis que loess () génère le modèle qui peut être entré dans Predict ().
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