LOESS와 LOWESS의 차이점

LOESS와 LOWESS의 차이점은 무엇입니까? 에서 위키 백과 난 단지 황토가 LOWESS의 일반화 것을 볼 수 있습니다. 매개 변수가 약간 다릅니 까?

nonparametric loess

— pir
소스

소프트웨어에서 메소드와 구현을 구별하는 것이 중요하다고 생각합니다. 첫 번째와의 주요 차이점은 lowess는 하나의 예측 변수 만 허용하지만 loess는 다변량 데이터를 일종의 표면으로 부드럽게하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 또한 신뢰 구간을 제공합니다. 이러한 의미에서 황토는 일반화입니다. lowess의 기본값은 tricube 가중치를 사용하는 것이지만 loess는 기본적으로 가중치를 맞추지 않습니다.

이제 구현합니다. 일부 소프트웨어에서 lowess는 선형 다항식을 사용하지만 loess는 2 차 다항식을 사용합니다 (변경할 수는 있음). 알고리즘이 사용하는 기본값과 바로 가기는 종종 매우 다르므로 일 변량 출력을 정확하게 일치시키기가 어렵습니다. 반면에, 나는 둘 사이의 선택이 실질적인 차이를 만든 경우를 알지 못한다.

— 디미트리 V. 마스터 로프
소스

클리블랜드의 1979 LOWESS 논문 (JASA) . 이것에 대한 트리 큐브 가중치가 있습니다. 그것은 명시 적으로 "강력한 로컬 가중 회귀 스무딩 산점도,"윌리엄 S. 클리블랜드의 p831의 4 단계에서 언급 한 것 미국의 통계 협회 저널 , 권. 74 , No. 368 . (1979 년 12 월), 829-836 쪽. Wikipedia 기사가 정확한 경우 LOESS는 기본값을 변경하지 않았습니다. 둘 다 변경합니다.

— Glen_b-복지국 모니카

어쩌면 이것이 표준 사용법이 아닐 수도 있습니다. lowess는 일반적으로 선형 다항식을 사용하는 반면 loess는 2 차 다항식을 사용합니다.

— Dimitriy V. Masterov

언제 다른 하나보다 선호됩니까?

— pir

로제 스는 시간이 지남에 따라 진화했기 때문에 차이를 정확하게 추적하는 것이 어려울 수 있으며, 로제 스는 로저스에 대해 이야기하던 일부 지질 학자들이 왜 황토를 상기시키는 이유를 말한 후에 빌 클리블랜드가 그것을 부르기 시작한 것일뿐입니다. 그는 그 시점에서 새로운 이름을 채택했으며 '일반적인'황토는 그 이후에도 (약간) 계속 진화했습니다. 위에서 지적한 1979 년 논문의 옵션들 사이에는 두 가지의 일반적인 구현들보다 더 많은 차이점이있다. 특정 차이를 식별하기 위해 진화를 따라 두 가지 특정 포인트를 취해야 할 수도 있습니다.

— Glen_b-복지 주 모니카

특히 R의 경우 차이가 작습니다. 여기에 매우 자세한 설명이 있습니다 : https://support.bioconductor.org/p/2323/

그러나 R의 lowess ()는 데이터 목록을 출력하지만 loess ()는 predict ()에 입력 할 수있는 모델을 출력합니다.

— 광보 첸
소스

링크의 토론은 훌륭합니다. 그것은 논쟁 사이의 정확한 관계를 알려줍니다

— cmo