请教gam和loess的优缺点

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这里有两种非参数统计方法经常被使用，gam（广义可加模型）和loess（局域回归模型，或者lowess）。

我的问题是这两者有什么区别和联系？

似乎gam可以融入一些含有参数模型，这是它的唯一的优点吗？

请高手指正。

同时还有一个小问题，广义可加模型对每个自变量进行拟合，它的若干子图中，都是有离散点的，是不是使用每个自变量对因变量进行预拟合，然后再选用多个自变量对因变量进行拟合？

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关键词：loess ESS GAM 优缺点 LOWESS 请教 优缺点 GAM loess

呃，可以说lowess是GAM的一种特殊情况，这就联系和区别了，子集关系。
所以，lowess有的优点，可以说GAM都包含了，而GAM中的可以选用别的方法来克服掉很多lowess难以处理的困难。比如，lowess是一种是用直接直接是在局部使用kernel的方法，通常可以比较灵活的处理低维数据。但是当数据维数升高时，等价的kernel很很难保持局部性质,这是curse of dimensionality的一种体现。而GAM里面就有其他方式可以更好的处理这种情况。

但是，没有任何一种方式是万能，具体的效果好坏往往取决于数据本身的性质。

相比局部加权描点光滑（lowess），gam处理高维应该是它最大的优点

2# ltx5151

十分感谢两位的解释。我遇到一个小问题，几位日本学者提出了附件公式（5）的结论，但是我怀疑，公式（5）并不成立。他们说loess是可加的？？？

4# peijianshi
呵呵，谢谢。已经解决，日本昆虫学者的公式是错误的。

正在研究GAM中