繪製最適合的曲線線

在圖上繪製最適合的曲線線的正確方法是什麼？我正在試圖提供一個迴歸模型作爲參數，而不是特定的點。在下面的模型中，正確的線應該是一個完美的配合（因爲數據中沒有噪音）。如何繪製線性模型的最佳擬合線？繪製最適合的曲線線

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

來源

2016-11-17 Rilcon42

你需要使用繪圖或曲線行幫助最合適？ –

繪製線....出於某種原因，我嘗試過的語法不起作用（我發誓我在問之前閱讀文檔！） – Rilcon42

您是使用'ggplot2'還是其他庫？ –

要使用lattice庫得到了迴歸，你需要包括在xyplot功能的類型參數。要得到一個線性迴歸，使用"r"並得到一個非線性迴歸（這是你想要的）使用"smooth"。因此，這是你的代碼應該是什麼樣子

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"對順利迴歸。這將導致看起來像這樣

替代，如果出於某種原因，並希望在此代碼中的線性迴歸應該是這樣的

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

和圖表你圖形看起來像這樣

來源

2016-11-17 00:19:51

如果我使用'smooth'作爲參數，它不適合線性模型的確切線嗎？它適合黃土版本。沒有辦法直接指定模型？例如，如果我想要適合一個荒謬的線 – Rilcon42

除了內置的光滑和r，你最好的選擇是看看[這裏]（http://lattice.r-forge.r-project.org/Vignettes /src/lattice-tricks/regression-lines.pdf）。 –

我想你可能會扭轉T的順序他在公式中的論點，因爲y與x的常規圖將從xyplot(y ~ x)返回。但是，如果你真的想用一個二次多項式擬合的線性迴歸，然後用公式中的poly功能和predict功能得到擬合值：

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

，因爲你是這不是一個精確配合繪製x對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

另一種方式（它給出一個確切的FIT）是使用公式內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')

來源

2016-11-17 01:39:02

繪製最適合的曲線線

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