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ope123456789銅蟲 (小有名氣)
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[求助]
loess 局部非線性回歸分析
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簡(jiǎn)介： LOESS, or LOWESS (locally weighted scatterplot smoothing), is one of many "modern" modeling methods that build on "classical" methods, such as linear and nonlinear least squares regression. Modern regression methods are designed to address situations in which the classical procedures do not perform well or cannot be effectively applied without undue labor. LOESS combines much of the simplicity of linear least squares regression with the flexibility of nonlinear regression. It does this by fitting simple models to localized subsets of the data to build up a function that describes the deterministic part of the variation in the data, point by point. In fact, one of the chief attractions of this method is that the data analyst is not required to specify a global function of any form to fit a model to the data, only to fit segments of the data. 問(wèn)題： 1、當(dāng)局部區(qū)域用多項(xiàng)式函數(shù)擬合時(shí)（一次線性擬合就是最小二乘法），可有那些方法選擇。（只需要提一下方法的名字，最好有個(gè)出處） 2、請(qǐng)問(wèn)有哪些數(shù)學(xué)軟件可以做loess回歸分析。 3、我知道execl2010和matlab可以做，但我沒(méi)這兩個(gè)軟件的版本，有誰(shuí)可以幫我做一個(gè)簡(jiǎn)單的分析。數(shù)據(jù)和使用方法在以下網(wǎng)頁(yè)有介紹：http://www.itl.nist.gov/div898/h ... ion1/dep/dep144.htm [ Last edited by ope123456789 on 2011-5-29 at 09:51 ] |
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