Intervalo de confianza para LOWESS en Python

statsmodels loess

Question

¿Cómo podría calcular los intervalos de confianza para una regresión LOWESS en Python? Me gustaría agregar estos como una región sombreada a la gráfica LOESS creada con el siguiente código (otros paquetes además de statsmodels también están bien).

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()

He añadido un gráfico de ejemplo con el intervalo de confianza a continuación del webblog Serious Stats (se crea utilizando ggplot en R).

Answer 1

LOESS no tiene un concepto explícito para el error estándar. Simplemente no significa nada en este contexto. Ya que está fuera, te quedas con el enfoque de fuerza bruta.

Arranque sus datos. Vas a ajustar una curva LOESS a los datos bootstrapped. Vea el centro de esta página para encontrar una imagen bonita de lo que está haciendo. http://statweb.stanford.edu/~susan/courses/s208/node20.html

Una vez que tenga su gran número de curvas LOESS diferentes, puede encontrar el percentil X superior e inferior.