我试图找到一个参考来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 函数获取模型对象，然后使用 predict 函数检索标准误差。在某处是否有实际发生的事情的参考？在残差中可能存在序列相关的情况下，必须使用 Newey-West 类型的方法对此进行调整，有没有一种方法可以像使用 lm 的常规 OLS 一样使用三明治包来做到这一点？
我尝试查看源代码，但标准错误计算调用了 C 函数。
【问题讨论】：
?loess中有引用
标签： r regression lm loess
?loess 的“源代码”部分告诉您底层 C 代码来自 Cleveland 等人的 cloess 包，并指向您its web home：
来源： 1998 年版本的 Cleveland、Grosse 和 修。更高版本在 http://www.netlib.org/a> 上以“dloess”的形式提供。
去那里，你会找到一个指向50 page document (warning: postscript doc) 的链接，它应该告诉你关于这个黄土的实现你需要知道的一切。用克利夫兰的话来说：
本指南描述了使用以下方法正确分析数据的关键步骤 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。
【讨论】：