Loess предсказать с новыми значениями х
Я пытаюсь понять, какpredict.loess
функция может вычислять новые прогнозные значения (y_hat
) в точкахx
которые не существуют в исходных данных. Например (это простой пример, и я понимаю, что лесс явно не нужен для примера такого рода, но он иллюстрирует суть):
x