lowess

関数 lowpass は、x 変数と y 変数の範囲を元にスムーズ化した y 値を範囲として返します。「Lowess」とは、部分的に加重された回帰 (locally weighted regression) という意味です。スムーズ曲線に沿う各点は回帰分析で求められ、その曲線の点に近いデータポイントのうち、最も近い点に大きな重みが付けられます。

構文

lowess(x range, y range, f)

引数 x range は、x 変数を指定し、引数 y range は y 変数を指定します。範囲内に含まれている欠損値または文字列は無視され、データポイントとして扱われません。引数 x range と y range のサイズは同じである必要があり、3つ以上の有効なデータポイントが必要になります。

引数 f は、 Lowess スムージング量を定義し、各回帰に使用されるデータポイントの小数に相当します。f は 0 以上 1 以下でなければなりません。すなわち 0 ≤ f  1 となります。lowpass とは異なり、lowess では引数 f が必須である点に注意してください。

例

• x = {1,2,3,4}, y={0.13, 0.17, 0.50, 0.60} の場合：

  col(1)=lowess(x,y,1)  

  この演算はスムーズ化した y データ (0.10, 0.25, 0.43, 0.63) を列１に配置します。

関連情報

• lowpass