Python'da LOWESS için güven aralığı

Question

Python'da bir DÜŞÜK regresyon için güven aralıkları nasıl hesaplanır? Bunları gölgeli bir bölge olarak aşağıdaki kodla oluşturulan LOESS çizimine eklemek istiyorum (statsmodels dışındaki diğer paketler de iyidir).

import numpy as np 
import pylab as plt 
import statsmodels.api as sm 

x = np.linspace(0,2*np.pi,100) 
y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.1) 

plt.plot(x, y, '+') 
plt.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1]) 
plt.show() 

ben Webblog Serious Stats (o R ggplot kullanılarak oluşturulur) aşağıda güven aralığına sahip, örnek arsa ekledik.

Answer 1

Lös standart hata için açık bir kavram yoktur. Bu bağlamda bir şey ifade etmiyor. O zamandan beri, kaba kuvvet yaklaşımı ile sıkışmış.

Verilerinizi önyükleme yapın. Önyüklemeli verilere bir LOESS eğrisine uyacaksınız. Yaptıklarınızın güzel bir resmini bulmak için bu sayfanın ortasına bakın. http://statweb.stanford.edu/~susan/courses/s208/node20.html

farklı Lös eğrilerinin senin sayıda aldıktan sonra, üst ve alt X. persentili bulabilirsiniz.