R中的黄土模型[重复]

Question

我正在尝试做一个基于自变量 X 预测 Y 的 LOESS 模型

数据样本是，

x <- c(10, 20, 25, 32, 40)    
y <- c(1200, 1400, 1460, 1620, 1800)

我使用的步骤如下，

lw1 <- loess(y ~ x,data=data)            
plot(y ~ x, data=data,pch=19,cex=0.1)               
j <- order(data$x)              
lines(data$x[j],lw1$fitted[j])                 

在上述数据样本中，我们只有 1 个自变量 x。

现在如果我们有 2 个自变量怎么办？如何获取以下样本数据的模型，

x1 <- c(10,20,25,32,40)                   
x2 <- c(1.2,1.4,1.5,2.1,2.8)                
y <- c(1200,1400,1460,1620,1800)

请帮我提供一个 R 样本，我们如何处理 LOESS 模型中的 X1 和 X2 ？？？

Answer 1

以下是loess(y ~ x1 + x2) 和predict 的示例：

fit <- loess(y ~ x1 + x2);

pred <- data.frame(ypred = predict(fit, data.frame(x1 = x1, x2 = x2)));
pred$x1 <- x1;
pred$x2 <- x2;
pred$y <- y;

pred;
#      ypred x1  x2    y
#1 1199.8667 10 1.2 1200
#2 1016.4015 20 1.4 1400
#3  728.8215 25 1.5 1460
#4 1620.0000 32 2.1 1620
#5 1799.6245 40 2.8 1800

---

样本数据

x1 <- c(10,20,25,32,40)                   
x2 <- c(1.2,1.4,1.5,2.1,2.8)                
y <- c(1200,1400,1460,1620,1800);