Відповіді:
Я думаю, що важливо розрізняти методи та їх реалізацію в програмному забезпеченні. Основна відмінність по відношенню до першого полягає в тому, що низький рівень дозволяє використовувати лише один предиктор, тоді як льос можна використовувати для вирівнювання багатоваріантних даних у якусь поверхню. Він також дає вам довірчі інтервали. У цих сенсах льос - це узагальнення. Хоча за замовчуванням для Lowess є використання обважнення трикуба, лесс здійснює незважене пристосування за замовчуванням.
Тепер про реалізацію. У деяких програмах lowess використовує лінійний многочлен, тоді як loess використовує квадратичний многочлен (хоча ви можете це змінити). Значення за замовчуванням та ярлики, які використовуються алгоритмами, часто відрізняються, тому важко змусити однозначні результати точно збігатися. З іншого боку, мені не відомий випадок, коли вибір між цими двома змінами суттєво змінився.
Конкретно для R різниця невелика. Тут є дуже детальне пояснення: https://support.bioconductor.org/p/2323/
Але зауважте, що lowess () в R видає список даних, тоді як loess () видає модель, яку можна ввести в прогнозувати ().