LOESS
LOESS (locally estimated scatterplot smoothing), introduced by William Cleveland in 1979 and extended with Susan Devlin in 1988, fits a smooth curve through data by performing a separate weighted polynomial regression in the neighbourhood of each point. Nearby observations count more than distant ones, so the method follows local structure without assuming any global functional form, making it a popular exploratory smoother for scatterplots.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.