Przedział ufności dla LOWESS w Pythonie

Question

Jak obliczyć przedziały ufności dla regresji LOWESS w Pythonie? Chciałbym dodać je jako zacieniony region do wykresu LOESS utworzonego za pomocą następującego kodu (inne pakiety niż statsmodels również są w porządku).

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() 

ja dodano przykładowy wykres z przedziału ufności poniżej z błoga Serious Stats (jest on utworzony z wykorzystaniem ggplot w R).

Answer 1

lessu nie ma wyraźnej koncepcji błędu standardowego. To po prostu nic nie znaczy w tym kontekście. Od tego czasu utknąłeś z podejściem brutalnej siły.

Załaduj swoje dane. Twoje dopasowanie krzywej LOESS do danych bootstrapowanych. Zobacz środek tej strony, aby znaleźć ładny obraz tego, co robisz. http://statweb.stanford.edu/~susan/courses/s208/node20.html

Gdy masz dużą liczbę różnych krzywych less, można znaleźć górną i dolną X-tym percentyla.