supsmu(stats)
supsmu()所属R语言包：stats
Friedman's SuperSmoother
弗里德曼的SuperSmoother
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Smooth the (x, y) values by Friedman's "super smoother".
弗里德曼的“超级顺畅，平滑值（X，Y）。
用法----------Usage----------
supsmu(x, y, wt, span = "cv", periodic = FALSE, bass = 0)
参数----------Arguments----------
参数：x
x values for smoothing
平滑的x值
参数：y
y values for smoothing
y值平滑
参数：wt
case weights, by default all equal
默认情况下，人人平等的情况下重量，
参数：span
the fraction of the observations in the span of the running lines smoother, or "cv" to choose this by leave-one-out cross-validation.
在运行线条流畅的跨度比例的意见，或"cv"选择了留一交叉验证出这一点。
参数：periodic
if TRUE, the x values are assumed to be in [0, 1] and of period 1.
如果TRUE，x值假定为[0, 1]1期。
参数：bass
controls the smoothness of the fitted curve. Values of up to 10 indicate increasing smoothness.
控制拟合曲线的平滑度。高达10的值表明越来越多的平滑度。
Details
详情----------Details----------
supsmu is a running lines smoother which chooses between three spans for the lines. The running lines smoothers are symmetric, with k/2 data points each side of the predicted point, and values of k as 0.5 * n, 0.2 * n and 0.05 * n, where n is the number of data points. If span is specified, a single smoother with span span * n is used.
supsmu是正在运行的线条流畅，三线的跨度之间选择。平滑的运行线路是对称的，用k/2数据点预测点的每一侧，k0.5 * n，0.2 * n和0.05 * n，其中的值n是数据点的数量。如果span指定，与大跨度单顺畅span * n使用。
The best of the three smoothers is chosen by cross-validation for each prediction. The best spans are then smoothed by a running lines smoother and the final prediction chosen by linear interpolation.
三个平滑的最佳选择每个预测的交叉验证。正在运行的线条流畅，最后通过线性插值预测选择最佳的跨度是那么平滑。
The FORTRAN code says: “For small samples (n < 40) or if there are substantial serial correlations between observations close in x-value, then a pre-specified fixed span smoother (span > 0) should be used. Reasonable span values are 0.2 to 0.4.”
FORTRAN代码说：“对于小样本（n < 40），或者如果意见中的x值接近，然后预先指定的固定跨度平滑（span > 0）应使用之间有大量的序列相关。合理的跨度值是0.2到0.4。“
Cases with non-finite values of x, y or wt are dropped, with a warning.
x非有限值的情况下，y或wt警告，被丢弃。
值----------Value----------
A list with components
与组件列表
参数：x
the input values in increasing order with duplicates removed.
以递增顺序重复输入值删除。
参数：y
the corresponding y values on the fitted curve.
拟合曲线上对应的y值。
参考文献----------References----------
SMART User's Guide. Laboratory for Computational Statistics, Stanford University Technical Report No. 1.
A variable span scatterplot smoother. Laboratory for Computational Statistics, Stanford University Technical Report No. 5.
参见----------See Also----------
ppr
ppr
举例----------Examples----------
require(graphics)
with(cars, {
plot(speed, dist)
lines(supsmu(speed, dist))
lines(supsmu(speed, dist, bass = 7), lty = 2)
})
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发表于 2012-2-16 21:17:04
