Estadísticas Pregunta: Kernel Smoothing en R

Question

tengo los datos de este formulario:

x y 
1 0.19 
2 0.26 
3 0.40 
4 0.58 
5 0.59 
6 1.24 
7 0.68 
8 0.60 
9 1.12 
10 0.80 
11 1.20 
12 1.17 
13 0.39 

Actualmente estoy trazando una estimación de densidad de kernel-suavizada de las x frente y utilizando este código:

smoothed = ksmooth(d$resi, d$score, bandwidth = 6) 
    plot(smoothed) 

Simplemente quiero un gráfico de los valores x en comparación con los suavizados (y), que es ## Título ##

Sin embargo, el documentation for ksmooth sugiere que este no es el mejor paquete de suavizado de kernels disponible :

Esta función se implementa puramente para la compatibilidad con S, aunque no es tan lenta como la función S . Los mejores suavizadores del kernel son disponibles en otros paquetes.

¿Qué otros suavizadores del núcleo son mejores y dónde se pueden encontrar estos suavizadores?

Answer 1

Si "simplemente quiere un diagrama de x en comparación con suavizado (y)", entonces le recomiendo que considere loess en el paquete stats - es simple, rápido y efectivo. Si en cambio usted realmente quiere una regresión basada en el suavizado del núcleo, entonces puede probar locpoly en el paquete KernSmooth o npreg en el paquete np.