用局部加权回归散点平滑法(LOWESS)观察二维变量之间的关系
2016-08-27 谢益辉 统计之都
二维变量之间的关系研究是很多统计方法的基础,例如回归分析通常会从一元回归讲起,然后再扩展到多元情况。局部加权回归散点平滑法(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS或LOESS)是查看二维变量之间关系的一种有力工具。 LOWESS主要思想是取一定比例的局部数据,在这部分子集中拟合多项式回归曲线,这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势;
二维变量之间的关系研究是很多统计方法的基础,例如回归分析通常会从一元回归讲起,然后再扩展到多元情况。局部加权回归散点平滑法(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS或LOESS)是查看二维变量之间关系的一种有力工具。 LOWESS主要思想是取一定比例的局部数据,在这部分子集中拟合多项式回归曲线,这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势;而通常的回归分析往往是根据全体数据建模,这样可以描述整体趋势,但现实生活中规律不总是(或者很少是)教科书上告诉我们的一条直线。我们将局部范围从左往右依次推进,最终一条连续的曲线就被计算出来了。显然,曲线的光滑程度与我们选取数据比例有关:比例越少,拟合越不光滑(因为过于看重局部性质),反之越光滑。 本文的数据文件:物种数目与海拔高度(感谢中科院植物所赖江山博士提供数据并授权使用) R程序代码: # 从本站counts.txt文件直接将数据读入R x = read.csv("http://cos.name/wp-content/uploads/2008/11/counts.txt") par(las
作者:谢益辉
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