R语言怎么让拟合的曲线更平滑 Kreg1<- ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=0.05) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图 lines(Kreg1,lwd=4,col="purple") Kreg2 <- ksmooth(x=t,y=y,kernel="box",bandwidth=0.9) plot(x,y,pch=20) lines(Kreg2,lwd=4,col="orange")

可以通过调整 bandwidth 参数来控制拟合曲线的平滑程度。一般来说，bandwidth 值越小，拟合曲线越平滑；反之，bandwidth 值越大，拟合曲线越不平滑。在你的代码中，你已经尝试过不同的核函数（normal 和 box），可以进一步尝试不同的 bandwidth 参数值，找到最适合的值使得拟合曲线既不过度平滑也不过度波动。可以尝试修改以下代码：

Kreg1 <- ksmooth(x=t, y=y, kernel="normal", bandwidth=0.05)
plot(t, y, pch=1, main="3-Month Treasury Bill Yield")
lines(Kreg1, lwd=4, col="purple")

Kreg2 <- ksmooth(x=t, y=y, kernel="box", bandwidth=0.9)
plot(x, y, pch=20)
lines(Kreg2, lwd=4, col="orange")

其中，bandwidth 参数的值可以根据需要进行调整。

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Kreg1=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=30) Kreg2=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=400) Kreg3=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=1000) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图

这段代码是在R语言中进行非参数回归分析的，它使用了“ksmooth”函数来拟合一条平滑曲线，用于描述变量“y”与变量“t”之间的关系。具体来说，它使用了核密度估计方法，其中“kernel”参数指定了核函数类型，“bandwidth”参数则指定了平滑带宽的大小。

这段代码中，拟合了三条平滑曲线，分别对应不同的平滑带宽大小。通过比较这三条曲线可以得到平滑带宽对于拟合结果的影响。

最后，代码使用“plot”函数将变量“t”和“y”的散点图绘制出来，用于可视化数据分布。

#非参数估计 rm(list=ls()) #数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") t <- data[,1] t <- as.Date(t) # 将日期转换为时间序列对象 y <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(y) #绘图 plot(t,y, type="l",xlab="Date",ylab="Yield(%)",main="3-Month Treasury Bill Yield") #时序图 fit=lm(y~t) abline(fit,lwd=4,col="red") Kreg1=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=30) Kreg2=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=400) Kreg3=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=1000) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图 lines(Kreg1,lwd=4,col="orange") lines(Kreg2,lwd=4,col="purple") lines(Kreg3,lwd=4,col="limegreen") legend("topright",c("h=30","h=500","h=1000"),lwd=6,col=c("orange","purple","limegreen")) #对时间序列数据进行核密度估计 data_new <- cbind(t,y) density_estimation <- density(y) # 绘制核密度估计曲线 plot(density_estimation) # 对时间序列数据进行核密度估计 density_estimation <- density(y, kernel = "gaussian", bw =0.00466)

这段代码的作用是对3个月国库券收益率进行非参数估计，包括局部线性回归和核密度估计。

首先，代码读取了一个csv文件，将第一列转换为日期格式的时间序列对象t，将第二列除以100得到收益率y，并绘制了收益率随时间的时序图和局部线性回归曲线。接着，代码使用ksmooth()函数进行局部线性回归估计，并绘制了3个不同带宽参数下的拟合曲线。最后，代码使用density()函数进行核密度估计，并绘制了核密度估计曲线。

需要注意的是，局部线性回归和核密度估计都是非参数估计方法，不需要对数据的分布做出任何假设，因此在处理复杂数据时具有较好的适用性。在使用这些方法时，需要选择合适的带宽参数，以获得较好的拟合效果。