R中的黄土函数模拟

Question

使用 loess(y~x) 和预测，我在 R 中找到了随机变量的 loess 估计值。现在，我想执行 100 次蒙特卡罗模拟来找到标准误差。我使用了以下 R 代码，但它在所有 100 次模拟中返回相同的值。请告诉我哪里出错了。

set.seed(6)
pn = replicate(100,predict(fit,data=data.frame(X=78)),simplify=FALSE)
plot(pn)
sd(pn)

Answer 1

正如 cmets 中所解释的：如果您给 predict 相同的 fit 对象和相同的 X 值，它将始终返回相同的答案。有两种明显的方法可以解决这个问题。

首先：您使用的predict 函数实际上是来自stats 包的predict.loess。它有一个参数se，如果您调用predict(fit, ..., se = TRUE)，它将返回每个预测值的估计标准误差。所以检查一下，如果你没有自己编程就可以满足你的要求： 参看。 http://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/predict.loess

第二个：如果你想从你的predict 调用中得到不同的预测，你需要传递不同的fit 对象。您可以通过引导您提供给 loess als Roland 在 cmets 中建议的数据来获得这些。