局所回帰
局所回帰の最も一般的な方法がLOESS (locally estimated scatterplot smoothing) およびLOWESS (locally weighted scatterplot smoothing) であり、いずれも [ˈloʊɛs] と発音される。いずれもノンパラメトリック回帰の手法であり、多数の回帰モデルをK近傍法に基づくメタモデルで組み合わせる。
LOESSは、線形最小二乗回帰の単純さと非線形回帰の柔軟性の多くを兼ね備えている。グローバルな関数を指定する必要はなく、データの局所的部分集合localized subsets of dataに単純なモデルを当てはめればよい。最小二乗回帰と比較すると計算量は膨大である。この統計手法で得られる滑らかな曲線は、loess曲線ないしlowess曲線と呼ばれる。