Les courbes lissées sont particulièrement utiles lorsque la courbure de la relation ne change pas brusquement. Les courbes lissées ajoutées dans les graphiques sont calculées à l'aide de la méthode de lissage LOWESS.
Dans ce diagramme de série chronologique, l'une des courbes lissées est pleine tandis que l'autre est en pointillés.
Vous pouvez ajouter une courbe lissée LOWESS dans les nuages de points, les graphiques matriciels diagonaux, les histogrammes et les diagrammes de séries chronologiques.
Lorsque vous avez ajouté une courbe lissée dans un graphique, vous pouvez en changer la couleur, la taille, le type et les paramètres.
La méthode de lissage LOWESS est une technique fréquemment utilisée pour déterminer une ligne de lissage. LOWESS signifie locally-weighted scatterplot smoother (nuage de points localement pondéré lissé). Vous pouvez également spécifier des paramètres pour modifier le degré de lissage et l'effet des valeurs aberrantes.
La routine de la courbe lissée calcule une nouvelle valeur Y lissée pour chaque valeur X.
La méthode sélectionne une fraction (par défaut, f = 0,5) de tous les points, en retenant les données dont la valeur X est la plus proche de celle d'un point (X,Y) donné, de part et d'autre de ce dernier. Cette fraction est appelée degré de lissage. Cette méthode entraîne souvent la sélection d'un plus grand nombre de points d'un côté de la valeur X que de l'autre. L'exemple suivant représente la fraction de données sélectionnées pour un point spécifique. La zone ombrée contient la fraction (0,5) des données les plus proches du point en rouge.
Minitab calcule les pondérations à l'aide de la distance X entre chaque point dans la fraction sélectionnée et le point à lisser :
Le graphique suivant indique la relation entre les pondérations (axe vertical) les valeurs X (axe horizontal) pour la fraction de points sélectionnés. Les points les plus proches de chaque valeur X contribuent le plus au lissage.
Minitab réalise un régression linéaire pondérée sur tous les points de la fraction de données sélectionnée, en utilisant les pondérations de l'étape 2 pour générer une valeur lissée initiale.
Enfin, Minitab limite l'influence des valeurs aberrantes sur les résultats en utilisant d'autres itérations (par défaut n = 2) de l'étape 3, avec de nouvelles pondérations calculées comme suit :