用r语言求n-w核回归估计的带宽

Nadaraya-Watson（N-W）核回归估计方法是一种非参数回归方法，可在未知函数的情况下使用样本数据进行建模。该方法适用于任何维度的自变量和因变量。

在R语言中，我们可以使用‘np’包提供的npreg()函数来进行N-W核回归估计，该函数的语法格式如下：

npreg(y ~ x, bandwidth = bw.SJ(silverman))

其中，y是因变量，x是自变量。通过bandwidth参数，我们可以设置所选核函数的带宽。

为了确定最佳带宽，我们可以使用交叉验证（Cross Validation）的方法，在R语言中可以使用‘cv.npreg’函数，该函数的语法格式如下：

cv.npreg(y ~ x, bwmethod = "cv.aic", kernel = "gaussian")

其中，cvmethod参数表示我们所选择的交叉验证方法，通常使用AIC准则进行模型选择。kernel参数用于设置核函数，常用的核函数有Gaussian核、Epanechnikov核和Uniform核等。

执行后，该函数会返回最优的带宽值，并且根据这个带宽值计算出对应的N-W核回归估计结果。

在实际应用中，我们需要根据数据特点和实际情况选择合适的核函数和带宽值，以保证回归结果的准确性。