R：二维非参数回归

R中的哪些包和函数可以执行二维非加性局部回归/平滑。例如，考虑

b<-seq(-6*pi,6*pi,length=100)
xy<-expand.grid(b,b) 
x=xy[[1]]
y=xy[[2]]
z= sin(x)+cos(y) + 2*sin(x)*cos(y)
contour(b,b,matrix(z,100,100))

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b你可以用黄土做这件事：

fit <- loess( z ~ x+ y, span=0.01 )
dev.new()

contour( b, b, matrix( predict(fit), 100, 100 ) )

fitmgcv有多种二维样条线选项。
好了，现在有点复杂了，在加法二进制框架中该怎么做？您也可以尝试stats.stackexchange.com使用二进制数据执行此操作可能有点棘手。我能想到两件事：（1）无论如何都要做；使用bootstrap获取置信区间（由于空间方面的原因有点棘手——block bootstrap？）或（2）在mgcv中使用gam（）（但有关此方法的困难，请参见下面的@ucfagls注释）PS也许你也可以尝试一些傅里叶变换或小波变换/平滑。我正在看locfit软件包，用于在加法模型中进行局部似然分析，但会不断出错。尽管黄土具有二元性，但我可能不得不这样做。在我看到格雷格的答案后，这将是我的建议。然而，当我尝试这种方法时，我需要使用大量的结来拟合一个非常复杂的曲面，即使这样，拟合效果也不如本例中的
leash（）。我使用了类似于gam（z~s（x，y，k=200）
的东西来获得一个合理的匹配。我没有进一步探索，因为我的旧笔记本电脑无法快速匹配这些型号。