黄土复制 geom_smooth 的置信区间/带

【问题标题】：Confidence Interval/Band for a Loess to Replicate geom_smooth黄土复制 geom_smooth 的置信区间/带
【发布时间】：2017-06-24 12:54:26
【问题描述】：

我想获取 loess 函数中每个观察值的置信区间的上限和下限，以复制 ggplot 在 geom_smooth() 中所做的事情

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = 'loess')

我知道我可以从线性模型中获得上限和下限，但这不适用于 loess：

lm_mod <- lm(hp ~ mpg, mtcars)
predict(lm_mod, mtcars, interval="confidence", level=0.95)

loess_mod <- loess(hp ~ mpg, mtcars)
predict(loess_mod, mtcars, interval="confidence", level=0.95)

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 machine-learning

【解决方案1】：

想通了！置信区间可以从标准误差中计算出来，可以使用se = TRUE 参数添加预测对象。 1.96 个标准差相当于 95% 的置信区间（具有正态分布，因此假设误差为正态）。

loess_mod <- loess(hp ~ mpg, mtcars)
pred <- predict(loess_mod, mtcars, se=TRUE)
mtcars1$lwl <- pred$fit-1.96*pred$se.fit
mtcars1$upl <- pred$fit+1.96*pred$se.fit

library(ggplot2)
ggplot(mtcars1, aes(x = mpg, y = hp)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = 'loess') +
  geom_line(aes(y = lwl), color = "red") +
  geom_line(aes(y = upl), color = "red")

希望这对其他人有所帮助。

【讨论】：