2016/12/21 普通的同部多项式国归 健的多项式回白 Interpreting the Local Regression 值的 s.9-185M entinpercretgntheregresson well the estimated 案例：NOx排放量与发动机性能之间的关系 Data:NOx排放物数据ethanol 重度雾霾政策解读一减少机动车行驶 动的压填比 据料空气当比 动机成动机高温作业下。可引发轻 NO 有关系 两个变量对实际会产生怎样的影响： ·模型中的参数是怎样估计的？ 关系 alpha 21.by=0.02j 散点图和局部线性模型 . of freedom】 ines(fit)2016/12/21 5 25 普通的局部多项式回归 稳健的多项式回归 对异常值的 变化 26 案例:NOx排放量与发动机性能之间的关系 背景：重度雾霾政策解读----减少机动车行驶 已有的研究 •发动机压缩比：高压缩比发动机高温作业下，可引发轻微爆燃 现象，导致NOx排放量增加。 •燃料空气当量比：燃料与空气比例小于1或在1附近时，对应着 空气未得到完全燃烧，造成燃烧效率低下，产生较多尾气。 问题： •两个变量对Nox实际会产生怎样的影响？ •影响的模式是怎样的？ •模型中的参数是怎样估计的？ 27 有没有关系 关系如何定义 稳定的关系是通过 参数如何控制的 NOx CompRatio EquivRatio 3.741 12 0.907 2.295 12 0.761 1.498 12 1.108 2.881 12 1.016 0.76 12 1.189 3.12 9 1.001 0.638 9 1.231 1.17 9 1.123 2.358 12 1.042 0.606 12 1.215 排放物NOx 成分多少 发动机的压缩比 燃料-空气当量比 Data：NOx排放物数据ethanol 散点图和局部线性模型 plot(NOx~C,data=ethanol) fit=locfit(NOx~lp(E,nn=0.5),data=ethanol) plot(E,NOx,data=ethanol) lines(fit) 29 30 #cross-validation alpha =seq(0.2,1,by=0.02) n1=length(alpha) g=matrix(nrow=n1,ncol=4) for (k in 1:length(alpha)) { g[k,]=gcv(NOx~lp(E,nn=alpha[k]),data=ethanol)} plot(g[,4]~g[,3],ylab="GCV",xlab="degrees of freedom") f1=locfit(NOx~lp(E,nn=0.3),data=ethanol) plot(f1)