如何计算平滑曲线的斜率中的R

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我绘制该数据的点，然后使用下面的代码平滑它在图上：

scatter.smooth(x=1:length(Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)]), 
    y=Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)],col = "#AAAAAA", 
    ylab = "ROIC Values", xlab = "Quarters since Feb 29th 2012 till Dec 31st 2016")

现在我想找到这个平滑曲线的逐点的斜率。也适合平滑图形的趋势线。我怎样才能做到这一点？

来源

2017-04-25 ForeverLearner

yes，point-wise slope @李哲源ZheyuanLi – ForeverLearner

@李哲源ZheyuanLi谢谢！是啊黄土曲线功能的问题和我的数据是我有负数。我会尝试你所建议的。 – ForeverLearner

#DATA 
set.seed(42) 
x = rnorm(20) 
y = rnorm(20) 

#Plot the points 
plot(x, y, type = "p") 

#Obtain points for the smooth curve 
temp = loess.smooth(x, y, evaluation = 50) #Use higher evaluation for more points 

#Plot smooth curve 
lines(temp$x, temp$y, lwd = 2) 

#Obtain slope of the smooth curve 
slopes = diff(temp$y)/diff(temp$x) 

#Add a trend line 
abline(lm(y~x))

来源

2017-04-25 16:08:03

@ d.b感谢您的解决方案，但由于我的数据有负数，我无法使用'黄土'。负数的日志未定义，并引发错误。 – ForeverLearner

@ForeverLearner什么是阻止你抵消这些价值/正常化... – snb

有一些有趣的R包实现非参数导数估计。纽厄尔和艾贝克的短审查可以是有帮助的：http://maths.dur.ac.uk/~dma0je/Papers/newell_einbeck_iwsm07.pdf

在这里，我们考虑基于所述pspline软件包（在m阶导数平滑用惩罚花键）的示例：

数据生成过程是一个负逻辑模型与加性噪声（因此y值都是负像@ForeverLearner的ROIC变量：

set.seed(1234) 
x <- sort(runif(200, min=-5, max=5)) 
y = -1/(1+exp(-x))-1+0.1*rnorm(200)

我们开始绘制曲线的非参数估计（黑线是真正的曲线和红色估计曲线）：

library(pspline) 
pspl <- smooth.Pspline(x, y, df=5, method=3) 
f0 <- predict(pspl, x, nderiv=0)

然后，我们估计曲线的一阶导数：

f1 <- predict(pspl, x, nderiv=1) 
curve(-exp(-x)/(1+exp(-x))^2,-5,5, lwd=2, ylim=c(-.3,0)) 
lines(x, f1, lwd=3, lty=2, col="red")

而这里的二阶导数：

f2 <- predict(pspl, x, nderiv=2) 
curve((exp(-x))/(1+exp(-x))^2-2*exp(-2*x)/(1+exp(-x))^3, -5, 5, 
     lwd=2, ylim=c(-.15,.15), ylab=) 
lines(x, f2, lwd=3, lty=2, col="red")

来源

2017-04-28 15:16:19

谢谢@Marco桑德里这是非常有益的！ – ForeverLearner

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