在R语言中,可以使用lm函数进行线性回归分析,并使用ggplot2包来绘制拟合曲线图和实际曲线图。 1. 线性回归分析: 线性回归是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的统计模型。在R中...
接下来,我们可以使用lm函数进行曲线拟合,生成一个线性模型: # 进行曲线拟合 model <- lm(y ~ x) # 绘制拟合曲线 abline(model) 1. 2. 3. 4. 5. 添加置信区间 为了评估模型的准确性,我们可以通过预测和添加置信区间来检查拟合曲线的可靠性。我们可以使用predict函数和lines函数来添加置信区间: # 预测值 pre...
直接用lm()拟合一个一元线性回归: fit <- lm(salary~salbegin,data = employee)fit 看下拟合结果: 回归系数为1.91,从单从这里看起始薪金高的人当前薪金也不低,二者是正相关。 关于线性回归的诊断,咱们后续文章会说明,今天主要是利用R自带的几个函数,制作普通的散点图,绘制图形的R包很多,但是R自带绘图函数使用...
曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线。 需要三个条件:曲线方程、数据位置、系数的估计值。 如果曲线方程比较复杂,可以先命名一个自定义函数。 例: f=function(x1, x2, a, b) {a+x1+x2^b}; result=nls(x$y~f(x$x1, x$x2, a, b), data=x, start=list(a=1, b=...
2.3 在点图中添加拟合曲面。根据拟合曲线绘制曲面,并显示实际的数据点。 plot3d(lm(mpg ~ wt + I(wt^2) + qsec, data = mtcars), plane.col =topo.colors(1)) 生成的图片为3D格式,可移动旋转查看数据集拟合的曲面。 3、利用scatterplot3d包绘制曲面拟合图 ...
为了使用 lm() 函数拟合 R 语言中的线性模型,我们首先使用 data.frame() 函数创建一个样本dataframe,其中包含必须使用回归函数拟合线性模型的值.然后我们使用 lm() 函数将某个函数拟合到给定的数据帧。 语法: lm(拟合公式,dataframe) 参数: fitting_formula:确定线性模型的公式。
ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) + geom_point() p 题外话:有读者在公众号留言说R语言做...
R 中使用lm进行非线性拟合 以前只是知道R 中的lm函数能够做线性拟合,恰如函数的名字:lm= linear model 不过今天需要做非线性拟合的时候, 上网搜各种函数,包括nls、nlm等等,不过nlm的用法好像和一般的建模函数不太相同;nls函数的用法倒很像,可是却总是出error,不知道为什么。再次苦找,忽然发现其实lm函数便可以完成...
拟合线性模型 接下来,我们使用lm函数来拟合线性模型。lm函数的第一个参数是一个公式,用来描述模型的形式。在这个例子中,我们想要用x来预测y,所以公式为y ~ x。第二个参数是数据集,指定我们要使用哪个数据集进行拟合。 model<-lm(y~x,data=data)
在R语言中使用 lm() 函数来拟合线性模型,我们首先使用data.frame()函数来创建一个样本数据框,其中包含必须使用回归函数来拟合线性模型的值。然后我们使用lm()函数将某个函数拟合到给定的数据框中。语法:lm( fitting_formula, dataframe )参数fitting_formula: 决定了线性模型的公式。 dataframe: 决定了包含数据的...