绘制最适合的曲线线

在图上绘制最适合的曲线线的正确方法是什么？我正在试图提供一个回归模型作为参数，而不是特定的点。在下面的模型中，正确的线应该是一个完美的配合（因为数据中没有噪音）。如何绘制线性模型的最佳拟合线？绘制最适合的曲线线

library(lattice) 
vals<-data.frame(x=1:10,y=(1:10)^2) 

xyplot(x~y,data=vals) 
line(lm(x~y,data=vals)) #doesnt work 
abline(vals$x,vals$y) #doesnt work

来源

2016-11-17 Rilcon42

你需要使用绘图或曲线行帮助最合适？ –

绘制线....出于某种原因，我尝试过的语法不起作用（我发誓我在问之前阅读文档！） – Rilcon42

您是使用'ggplot2'还是其他库？ –

要使用lattice库得到了回归，你需要包括在xyplot功能的类型参数。要得到一个线性回归，使用"r"并得到一个非线性回归（这是你想要的）使用"smooth"。因此，这是你的代码应该是什么样子

library(lattice) 
vals<-data.frame(x=1:10,y=(1:10)^2) 
xyplot(x~y,data=vals,type=c("p","smooth"))

的"p"是分供方和"smooth"对顺利回归。这将导致看起来像这样

替代，如果出于某种原因，并希望在此代码中的线性回归应该是这样的

library(lattice) 
vals<-data.frame(x=1:10,y=(1:10)^2) 
xyplot(x~y,data=vals,type=c("p","r"))

和图表你图形看起来像这样

来源

2016-11-17 00:19:51

如果我使用'smooth'作为参数，它不适合线性模型的确切线吗？它适合黄土版本。没有办法直接指定模型？例如，如果我想要适合一个荒谬的线 – Rilcon42

除了内置的光滑和r，你最好的选择是看看[这里]（http://lattice.r-forge.r-project.org/Vignettes /src/lattice-tricks/regression-lines.pdf）。 –

我想你可能会扭转T的顺序他在公式中的论点，因为y与x的常规图将从xyplot(y ~ x)返回。但是，如果你真的想用一个二次多项式拟合的线性回归，然后用公式中的poly功能和predict功能得到拟合值：

xyplot(x~y,data=vals) 
plot(vals$y, predict(lm(x~poly(y, 2), data=vals)))

，因为你是这不是一个精确配合绘制x对x的平方根。

resid( lm(x~poly(y, 2),data=vals)) 
#------------------------------ 
      1   2   3   4   5   6   7 
-0.57799840 -0.01438720 0.28444720 0.35772841 0.26036947 0.06297286 -0.14816950 
      8   9   10 
-0.27107622 -0.18807651 0.23418989

另一种方式（它给出一个确切的FIT）是使用公式内I功能：

plot(vals$y, fitted(lm(x~I(y^(1/2)), data=vals))) 
points(vals, pch="x", col='red') 
points(vals$y, vals$x, pch="x", col='red')

来源

2016-11-17 01:39:02

绘制最适合的曲线线

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