局部常数回归核局部多项式回归 时间序列数据R语言代码

以下是局部常数回归和核局部多项式回归的R语言代码示例：

局部常数回归：

library(locfit)

# 生成时间序列数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- seq(0, 1, length = n)
y <- sin(2 * pi * x) + rnorm(n, sd = 0.1)

# 进行局部常数回归
fit <- locfit(y ~ x, alpha = 0.1)

# 绘制拟合曲线
plot(x, y, type = "l")
lines(fit, col = "red")

核局部多项式回归：

library(locfit)

# 生成时间序列数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- seq(0, 1, length = n)
y <- sin(2 * pi * x) + rnorm(n, sd = 0.1)

# 进行核局部多项式回归
fit <- locfit(y ~ lp(x, degree = 2), alpha = 0.1)

# 绘制拟合曲线
plot(x, y, type = "l")
lines(fit, col = "red")

这两个示例代码都使用了“locfit”包中的函数进行非参数回归分析。其中，“alpha”参数是平滑参数，用于控制拟合曲线的平滑程度。在局部常数回归中，只使用了自变量“x”的信息来预测因变量“y”，而在核局部多项式回归中，使用了自变量“x”的2次多项式函数作为预测变量。