“Lowess”的版本间差异

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*局域的回归方法
*局域的回归方法
*散点图smooth的方法
*散点图smooth的方法
参见 [https://sites.stat.washington.edu/courses/stat527/s14/readings/Cleveland_JASA_1979.pdf]
参见 [https://sites.stat.washington.edu/courses/stat527/s14/readings/Cleveland_JASA_1979.pdf] [https://people.stat.sc.edu/grego/courses/stat540/ScatterplotSmoothing.pdf]
*Python package [https://pypi.org/project/loess/#:~:text=Smoothing%20via%20robust%20locally-weighted%20regression%20in%20one%20or,%26%20Devlin%20%281988%29%20for%20the%20two-dimensional%20case.%20Contents]

2022年8月17日 (三) 12:53的版本

Locally Weighted Scatterplot Smoothing

  • 局域的回归方法
  • 散点图smooth的方法

参见 [1] [2]

  • Python package [3]