如何使用r中的dplyr应用loess函数并按组获取预测？

dplyr 是 R 语言中一个非常流行的数据处理包，而 loess 是一种非参数回归方法，用于对数据进行平滑处理。如果你想使用 dplyr 结合 loess 函数按组获取预测值，你可以按照以下步骤操作：

基础概念

dplyr: 是一个用于数据整理的 R 包，它提供了一系列简洁的函数来帮助你更快地处理数据。
loess: 是一种局部加权散点平滑法，它通过拟合多项式到局部数据点来平滑数据。

类型与应用场景

类型: loess 属于非参数回归方法，适用于数据没有明确函数形式的情况。
应用场景: 当你需要对数据进行平滑处理，以便更好地观察趋势或者准备进一步的分析时，可以使用 loess。

示例代码

以下是一个使用 dplyr 和 loess 按组进行数据平滑并获取预测值的示例：

# 安装并加载必要的包
if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr")
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 创建一个示例数据集
set.seed(123)
df <- data.frame(
  group = rep(letters[1:5], each = 20),
  x = runif(100, 0, 100),
  y = rnorm(100, mean = 50 + 2 * x, sd = 10)
)

# 使用dplyr按组应用loess并获取预测值
df_loess <- df %>%
  group_by(group) %>%
  do({
    loess_mod <- loess(y ~ x, data = .)
    data.frame(x = seq(min(.$x), max(.$x), length.out = 100),
                yhat = predict(loess_mod, newdata = data.frame(x = seq(min(.$x), max(.$x), length.out = 100))))
  }) %>%
  ungroup()

# 查看结果
head(df_loess)

# 可视化结果
ggplot() +
  geom_point(data = df, aes(x = x, y = y, color = group)) +
  geom_line(data = df_loess, aes(x = x, y = yhat, color = group), size = 1) +
  theme_minimal()