R - 黄土预测 returns NA

Question

我正在努力使用 loess 进行“样本外”预测。我得到 NA 新 x 的值，这些值在原始样本之外。我可以得到这些预测吗？

x <- c(24,36,48,60,84,120,180)
y <- c(3.94,4.03,4.29,4.30,4.63,4.86,5.02)
lo <- loess(y~x)
x.all <- seq(3, 200, 3)
predict(object = lo, newdata = x.all)

我需要为完整的收益率曲线建模，即不同期限的利率。

Answer 1

来自 predict.loess 的手册页：

When the fit was made using surface = "interpolate" (the default), predict.loess will not extrapolate – so points outside an axis-aligned hypercube enclosing the original data will have missing (NA) predictions and standard errors

如果将表面参数更改为 "direct"，则可以外推值。

例如，这会起作用（旁注：绘制预测后，我的感觉是您应该稍微增加 loess 调用中的 span 参数）：

lo <- loess(y~x, control=loess.control(surface="direct"))
predict(lo, newdata=x.all)

Answer 2

除了 nico 的回答：我建议改为拟合 gam（使用惩罚回归样条）。但是，如果您没有基于科学的模型，则不建议外推。

x <- c(24,36,48,60,84,120,180)
y <- c(3.94,4.03,4.29,4.30,4.63,4.86,5.02)
lo <- loess(y~x, control=loess.control(surface = "direct"))
plot(x.all <- seq(3,200,3),
     predict(object = lo,newdata = x.all),
     type="l", col="blue")
points(x, y)

library(mgcv)
fit <- gam(y ~ s(x, bs="cr", k=7, fx =FALSE), data = data.frame(x, y))
summary(fit)

lines(x.all, predict(fit, newdata = data.frame(x = x.all)), col="green")

R - 黄土预测 returns NA

R - loess prediction returns NA

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