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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。
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。
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。
The lowess function returns smoothed y values as a range from the ranges of x and y variables provided, using a user-defined smoothing factor. "Lowess" means locally weighted regression. Each point along the smooth curve is obtained from a regression of data points close to the curve point with the closest points more heavily weighted.
lowess(x range, y range, f)
The x range argument specifies the x variable, and the y range argument specifies the y variable. Any missing value or text string contained within one of the ranges is ignored and will not be treated as a data point. x range and y range must be the same size, and the number of valid data points must be greater than or equal to 3.
The f argument defines the amount of Lowess smoothing, and corresponds to the fraction of data points used for each regression. f must be greater than or equal to 0 and less than or equal to 1. 0 ≤ f ≤ 1. Note that unlike lowpass, lowess requires an f argument.
col(1)=lowess(x,y,1)places the smoothed y data 0.10, 0.25, 0.43, 0.63 into column 1.