对于非线性曲线拟合,我们可以使用lm()和poly()函数,这也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们还可以使用方差分析测试来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可以定义一个反映多项式函数的函数,它可以用来推算因变量。 yy<-third(xx,fit) plot(xx,yy) 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻...
R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的。 x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y) #数据存入数据框 #拟合线性函数...
这段代码中,ggplot(data, aes(x))用于创建一个基础的绘图对象,geom_point(aes(y))用于绘制原始数据点,geom_line(aes(y = fit), color = "red")用于绘制拟合曲线,其中拟合曲线的纵坐标为之前得到的拟合结果fit。 至此,我们已经完成了R语言多项式拟合曲线的实现。你可以根据自己的需求修改多项式的阶数和数据文件...
图出来是这个样子的,这是二次的lm()线性拟合曲线,多次的更加杂乱 为什么不是一条线而像是来回画了好几遍的线啊? 々げ励┆萃え 初中 3 ~~~求解答啊 lw3696 博士 9 上代码才知道。 々げ励┆萃え 初中 3 library(MASS)wdata<-read.table("11点气象数据.csv",header=T,sep=",")y=wdata...
我们还可以创建一个反映多项式方程的函数。 从三次多项式推算出来的数值与原始数值有很好的拟合,我们可以从R-squared值中得知。 结论 对于非线性曲线拟合,我们可以使用lm()和poly()函数,这也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们还可以使用方差分析测试来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可...
我们可以看到每条曲线的拟合程度。 我们可以使用summary()函数对拟合结果进行更详细的统计。 使用不同多项式R平方的总结。 1st:0.5759 2nd:0.9474 3rd:0.9924 4th:0.9943 我们可以用 "方差分析 "来比较不同的模型。 Pr(>F)值是拒绝无效假设的概率,即一个模型不比另一个模型更适合。我们有非常显著的P值,所以我们...
我们可以看到每条曲线的拟合程度。 我们可以使用summary()函数对拟合结果进行更详细的统计。 使用不同多项式R平方的总结。 1st:0.5759 2nd:0.9474 3rd:0.9924 4th:0.9943 我们可以用 "方差分析 "来比较不同的模型。 Pr(>F)值是拒绝无效假设的概率,即一个模型不比另一个模型更适合。我们有非常显著的P值,所以我们...
从三次多项式推算出来的数值与原始数值有很好的拟合,我们可以从R-squared值中得知。 结论 对于非线性曲线拟合,我们可以使用lm()和poly()函数,这也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们还可以使用方差分析测试来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可以定义一个反映多项式函数的函数,它可以用来...
从三次多项式推算出来的数值与原始数值有很好的拟合,我们可以从R-squared值中得知。 结论 对于非线性曲线拟合,我们可以使用lm()和poly()函数,这也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们还可以使用方差分析测试来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可以定义一个反映多项式函数的函数,它可以用来...
从三次多项式推算出来的数值与原始数值有很好的拟合,我们可以从R-squared值中得知。 结论 对于非线性曲线拟合,我们可以使用lm()和poly()函数,这也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们还可以使用方差分析测试来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可以定义一个反映多项式函数的函数,它可以用来...