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.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- 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
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.