La funzione supsmooth esegue il super smoothing, un algoritmo rapido che utilizza una finestra regolabile per calcolare un fit lineare localizzato ai dati.
• supsmooth(vx, vy) - Restituisce un vettore creato attraverso l'uso a pezzi di un adattamento simmetrico lineare ai minimi quadrati e al primo vicino su ciascun elemento in vy, nel quale il numero di primi vicini è scelto in modo adattivo.
La funzione supsmooth è utile soprattutto quando i dati si trovano in una banda di larghezza relativamente costante.
L'algoritmo di supsmooth utilizza uno smoother locale che esegue un fit lineare localizzato. Come nel caso dello smoothing per mediana, l'algoritmo passa attraverso i dati, concentrandosi su un intervallo di valori. I valori x e y all'interno della finestra vengono utilizzati per determinare un fit lineare ai minimi quadrati locale.
La lunghezza della finestra è calcolata per ogni valore di x utilizzando la stima di convalida incrociata. La regolazione della finestra localizzata rende supsmooth particolarmente utile nei casi in cui i dati visualizzano diversi gradi di rumore in diverse parti della misurazione.
Per lo stesso tipo di dati, lo smoothing è migliore con un tipo di algoritmo rispetto a un altro. Si consiglia di confrontare questo metodo con lo smoothing per mediana o lo smoothing del kernel gaussiano. Anche la tecnica di regressione polinomiale loess costituisce uno smoother efficace.
Argomenti
• vx è un vettore di numeri reali con elementi in ordine crescente. Due valori non possono essere uguali.
• vy è un vettore di numeri reali con la stessa lunghezza di vx.