smoots：TS中趋势及其导数的非参数估计

等距时间的非参数趋势及其导数具有短时记忆平稳误差的序列（TS）可以进行估计。这个通过局部多项式回归使用通过内置迭代插件自动选择带宽算法或用户固定的带宽。Nadaraya-Watson内核更平滑也是一种内置的比较。对于1.1.0版，线性趋势函数测试、预测方法和回溯测试这些方法也得到了实现。包装的平滑方法在Feng，Y.，Gries，T。，和Fritz，M.（2020年）<doi:10.1080/10485252.2020.1759598>.

版本：	1.1.4
取决于：	R（≥2.10）
进口：	统计数据、实用程序、图形、grDevices、，卢比(≥ 1.0.7),未来(≥1.22.1),未来应用程序(≥ 1.8.1),进步者(≥ 0.8.0),进步（≥1.2.2）
链接到：	卢比,Rcpp Armadillo
建议：	针织物,市场营销,fGarch公司,Rcpp Armadillo(≥ 0.10.6.0.0),测试那个(≥ 3.0.0)
出版：	2023-09-11
作者：	冯远华[aut]（德国帕德博恩大学），Sebastian Letmathe[aut]（德国帕德博恩大学），Dominik Schulz[aut，cre]（德国帕德博恩大学），托马斯·格里斯（德国帕德博恩大学），马龙·弗里茨（德国帕德博恩大学）
维护人员：	多米尼克·舒尔茨（Dominik Schulz）<schulzd at mail.uni-paderborn.de>
许可证：	GPL-3型
网址：	https://wiwi.uni-paderborn.de/en/dep4/feng/ https://wiwi.uni-paderborn.de/dep4/gries网站/
需要编译：	对
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	时间序列
CRAN检查：	烟熏效果

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旧来源：	smoots存档

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