如何编写函数获取loess平滑曲线中最大Y值对应的x值？

嗨～我来帮你修正这个函数，你当前的代码问题在于找的是原始数据y的最大值对应的x，而不是loess平滑曲线的峰值对应的x，这就和你想要的结果不符啦。

错误原因分析 #

你的原代码：

myFmsy<-function(x,y){ 
  model <- loess(y ~ x,span = 0.4) 
  return(x[which(y==max(y))]) 
}

这里的max(y)取的是输入的原始y数据的最大值，完全没有用到loess模型拟合出的平滑曲线结果，自然得不到你想要的平滑曲线峰值对应的x。

修正方案一：用密集x序列精准定位峰值（推荐） #

为了更准确找到平滑曲线的峰值，我们可以生成覆盖原始x范围的密集x序列，用loess模型预测这些x对应的平滑y值，再找到最大值对应的x：

myFmsy <- function(x, y) {
  # 拟合loess平滑模型
  model <- loess(y ~ x, span = 0.4)
  
  # 生成覆盖原始x范围的密集x序列，length.out可调整精度
  x_dense <- seq(min(x), max(x), length.out = 1000)
  
  # 预测密集x对应的平滑y值
  y_smooth <- predict(model, newdata = data.frame(x = x_dense))
  
  # 返回平滑y值最大对应的x
  return(x_dense[which.max(y_smooth)])
}

这个方法的优势在于：原始数据的x可能间隔较大，平滑曲线的峰值未必刚好落在原始x点上，密集x序列能帮我们更精准地捕捉到峰值位置。

修正方案二：基于原始x的拟合值查找 #

如果你只需要基于原始x对应的平滑拟合值来找最大值，也可以用以下代码（精度略低）：

myFmsy <- function(x, y) {
  model <- loess(y ~ x, span = 0.4)
  
  # 获取原始x对应的平滑拟合y值
  y_fitted <- fitted(model)
  
  # 返回拟合y值最大对应的原始x
  return(x[which.max(y_fitted)])
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oscar-fr