指出用于R曲线中曲线拟合的范围

Question

是否可以仅在某个x值范围内绘制拟合曲线？

我有一个线性拟合的数据集OB该数据集的一个子集：

# The dataset: 
daten <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2)) 

# make a linear fit for the datapoints 3, 4, 5 
daten_fit <- lm(formula = y~x, data = daten, subset = 3:5) 

当我绘制数据和绘制回归线：

plot (y ~ x, data = daten) 
abline(reg=daten_fit) 

线被绘制为x值的最大可能范围。但是，我想指出用于曲线拟合的范围（数据的子集）。有报道说，来了TI我的脑海2个想法：

1. 画第二行即较厚，但仅在范围3所示：5。我查abline，线路和段的参数，但我无法找到任何

2. 添加小刻度线的各个位置，是perpendicualar到abline。我现在知道我该如何做到这一点。这当然是更好的方式。

您对解决方案有什么想法吗？

感谢，

斯文

Answer 1

一种方法是使用色彩，配点和那些不区分：

daten_fit <- lm(formula = y~x, data = daten[3:5, ]) 

plot(y ~ x, data = daten) 
points(y ~ x, data = daten[3:5, ], col="red") 
abline(reg=daten_fit, col="red") 

第二种方法是绘制在x刻度线轴。这些刻度被称为地毯，可以使用rug函数绘制。但首先你要计算range：

#points(y ~ x, data = daten[3:5, ], col="red") 
abline(reg=daten_fit, col="red") 
rug(range(daten[3:5, 1]), lwd=3, col="red") 

Answer 2

这是一个很基本的绘图问题 - 使用ylim=c(low, high)选项与low和high合适的选择。

您可能需要阅读您的R版附带的An Introduction to R手册，以及CRAN网站上的其他fine contributed documentation。

Answer 3

答案是否定的，这是不可能得到abline()画上只有一个情节区域，其中该模型的一部分拟合线装。这是因为它只使用模型系数来绘制线条，而不是从模型中预测。如果仔细观察，您会发现线条绘制实际上延伸到绘图区域之外，覆盖它存在区域的绘图框架。

这种问题的最简单的解决方案是从模型中预测你想要的区域。

# The dataset: 
daten <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2)) 
# make a linear fit for the datapoints 3, 4, 5 
mod <- lm(y~x, data = daten, subset = 3:5) 

首先，我们得到x值的范围，我们要区分：

xr <- with(daten, range(x[3:5])) 

那么我们预测利用该模型对这个范围内的一组均匀分布的点：

pred <- data.frame(x = seq(from = xr[1], to = xr[2], length = 50)) 
pred <- transform(pred, yhat = predict(mod, newdata = pred)) 

现在绘制数据和模型使用abline()：

plot(y ~ x, data = daten) 
abline(mod) 

然后在该区域添加要强调的是：

lines(yhat ~ x, data = pred, col = "red", lwd = 2) 

这给了我们这样的情节：

如果你有一个模型，更复杂的比它可以是由abline()处理，然后我们采取一个稍微不同的策略，预测可用绘制数据的范围来绘制线条，然后选取我们想要突出显示的时间间隔。下面的代码做的是：

## range of all `x` data 
xr2 <- with(daten, range(x)) 
## same as before 
pred <- data.frame(x = seq(from = xr2[1], to = xr2[2], length = 100)) 
pred <- transform(pred, yhat = predict(mod, newdata = pred)) 

## plot the data and the fitted model line 
plot(y ~ x, data = daten) 
lines(yhat ~ x, data = pred) 

## add emphasis to the interval used in fitting 
with(pred, lines(yhat ~ x, data = pred, subset = x >= xr[1] & x <= xr[2], 
       lwd = 2, col = "red")) 

我们在这里做什么用subset参数挑选出来自那些在装修中使用的间隔的预测值，我们传递给subset的载体是一个合乎逻辑的矢量TRUE和FALSE值指示哪些数据在感兴趣的区域中，并且lines()仅绘制沿着这些数据的一条线。

R> head(with(pred, x >= xr[1] & x <= xr[2])) 
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE 

有人可能会问，为什么我做了预测，在预测变量的50个或100均匀分布的值时，我们可以在这种情况下，就已经做了开始时的预测数据或区域的结尾感兴趣并加入这两点？好吧，并非所有的建模练习都是如此简单 - 你从前面的问题中加倍记录模型就是一个恰当的例子 - 上面概述的通用解决方案将适用于所有情况，而简单地加入两个预测则不会。

@Andrie已经提供你一个解决思路2.