R语言sm包 hcv函数使用说明

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此函数使用交叉验证技术来选择适合于构造一维或二维密度估计或非参数回归曲线的平滑参数。

hcv(x, y = NA, hstart = NA, hend = NA, ...)

x : 数据的向量或两列矩阵。如果缺少y，则这些观察值将用于构建密度估计。如果存在，这些是非参数回归的协变量值。

y : 非参数回归的响应值向量。

hstart : 在平滑参数值的初始网格搜索中要使用的网格点的最小值。

hend : 在平滑参数值的初始网格搜索中要使用的网格点的最大值。

... : 其他可选参数传递给sm.选项函数，通过一种机制将它们的作用限制在这个函数的调用上。与此功能特别相关的是以下：h.weights，ngrid，display，add；请参阅的文档sm.选项他们的描述。

# Density estimation

x < - rnorm(50)par(mfrow=c(1,2))h.cv < - hcv(x, display="lines", ngrid=32)sm.density(x, h=hcv(x))par(mfrow=c(1,1))

# Nonparametric regression

x < - seq(0, 1, length = 50)y < - rnorm(50, sin(2 * pi * x), 0.2)par(mfrow=c(1,2))h.cv < - hcv(x, y, display="lines", ngrid=32)sm.regression(x, y, h=hcv(x, y))par(mfrow=c(1,1))