Tengo algunos datos que ajusté usando un modelo LOESS en R, dándome esto:
Los datos tienen un predictor y una respuesta, y es heteroscedastic.
También agregué intervalos de confianza. El problema es que los intervalos son intervalos de confianza para la línea, mientras que estoy interesado en los intervalos de predicción. Por ejemplo, el panel inferior es más variable que el panel superior, pero esto no se captura en los intervalos.
Esta pregunta está ligeramente relacionada:
Comprender la banda de confianza a partir de una regresión polinómica , especialmente la respuesta de @AndyW, sin embargo, en su ejemplo, utiliza el interval="predict"
argumento relativamente directo que existe predict.lm
, pero está ausente predict.loess
.
Entonces tengo dos preguntas muy relacionadas:
- ¿Cómo obtengo los intervalos de predicción puntuales para LOESS?
- ¿Cómo puedo predecir valores que capturarán ese intervalo, es decir, generar un montón de números aleatorios que eventualmente se parecerán a los datos originales?
Es posible que no necesite LOESS y deba usar algo más, pero no estoy familiarizado con mis opciones. Básicamente, debe ajustarse a la línea usando regresión local o regresión lineal múltiple, lo que me da estimaciones de error para las líneas, y además también diferentes variaciones para diferentes variables explicativas, por lo que puedo predecir la distribución de la variable de respuesta (y) a ciertos valores de x .