ScholarGate
Assistent
Machine learning

LOESS / LOWESS lokal regresjon

LOESS (lokalt estimert spredningsplottutjevning), introdusert av William Cleveland i 1979 og utvidet med Susan Devlin i 1988, tilpasser en jevn kurve gjennom data ved å utføre en separat vektet polynomisk regresjon i nabolaget til hvert punkt. Nærliggende observasjoner teller mer enn fjerne, så metoden følger lokal struktur uten å anta noen global funksjonell form, noe som gjør den til en populær utforskende utjevner for spredningsplott.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 829–836. DOI: 10.1080/01621459.1979.10481038
  2. Cleveland, W. S., & Devlin, S. J. (1988). Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting. Journal of the American Statistical Association, 83(403), 596–610. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478639

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 2). Local Regression (LOESS / LOWESS). ScholarGate. https://scholargate.app/no/machine-learning/loess

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateLOESS (Local Regression (LOESS / LOWESS)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/machine-learning/loess · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026