如何用R来做出local polynomial拟合数据

用非参local polynomial方法。看到很多论文上有非参数回归拟合值与原始值对比的表
如:
时间  原始值 拟合值
1990     12        11.2
1991     13.2      13.4
1992     12.5      12   
..........
，但是我只会做非参数回归拟合图。

请教大家编程命令得到拟合数据，谢谢！

附上我的命令

require(KernSmooth)

data <- read.table('C:/data.csv', header = TRUE, sep = ',')

h <- dpill(data$LLL, data$HHH)

fit <- locpoly(data$LLL, data$HHH, bandwidth = h)

plot(data$LLL, data$HHH)

line(fit）

locpoly函数会在做拟合时选取一些等间距的grid points(默认值是401个)， 然后在这些点上给出局部多项式回归的拟合值。如果你想要的是grid points上的拟合值，用fit$y就可以得到（这些拟合值已经足够细密以反映被估计函数的全貌）。如果你想要的是拟合曲线在解释变量HHH上的拟合值，似乎没有太简便的操作。可以自己根据local polynomial的算法自己写个函数。