Som nevnt ovenfor er den største fordelen LOESS har over mange andre metoder, det faktum at den ikke krever spesifikasjon av en funksjon for å tilpasse en modell til alle data i utvalget. I stedet kan en bare tilordne glatteparameteren en verdi og graden for det lokale polynom. I tillegg er LOESS en veldig fleksibel metode, noe som gjør den ideelt for modellering av komplekse prosesser der det ikke eksisterer teoretiske modeller. Disse to fordelene kombinert med enkelhet av metoden gjør at LOESS er en av de mest attraktive av moderne regresjonmetoder for programmer som passer inn i den generelle rammen av minste kvadraters regresjon, men som har en kompleks deterministisk struktur.