R语言:ksmooth()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

ksmooth(stats)
ksmooth()所属R语言包：stats

                                        Kernel Regression Smoother
                                         核回归平滑

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The Nadaraya–Watson kernel regression estimate.
的Nadaraya沃森核回归估计。


用法----------Usage----------


ksmooth(x, y, kernel = c("box", "normal"), bandwidth = 0.5,
        range.x = range(x),
        n.points = max(100, length(x)), x.points)



参数----------Arguments----------

参数：x
input x values
输入x值


参数：y
input y values
输入y值


参数：kernel
the kernel to be used.
要使用的内核。


参数：bandwidth
the bandwidth. The kernels are scaled so that their quartiles (viewed as probability densities) are at +/- 0.25*bandwidth.
带宽。内核缩放，使他们的四分（被视为概率密度）+/-0.25*bandwidth。


参数：range.x
the range of points to be covered in the output.
在输出点的范围将涵盖。


参数：n.points
the number of points at which to evaluate the fit.
评估适合的点的数量。


参数：x.points
points at which to evaluate the smoothed fit. If missing, n.points are chosen uniformly to cover range.x.
点评价平滑的契合。如果丢失，n.points选择均匀覆盖range.x。


值----------Value----------

A list with components
与组件列表


参数：x
values at which the smoothed fit is evaluated. Guaranteed to be in increasing order.
在平滑适合评估值。保证是递增的顺序。


参数：y
fitted values corresponding to x.
x相应的拟合值。


注意----------Note----------

This function is implemented purely for compatibility with S, although it is nowhere near as slow as the S function. Better kernel
纯粹是为了实现此功能与S的兼容性，虽然它远不及S函数缓慢。更好的内核


举例----------Examples----------


require(graphics)

with(cars, {
    plot(speed, dist)
    lines(ksmooth(speed, dist, "normal", bandwidth=2), col=2)
    lines(ksmooth(speed, dist, "normal", bandwidth=5), col=3)
})

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