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添加拟合二次曲线

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我正在尝试将拟合的二次曲线添加到绘图中 .

abline(lm(data~factor+I(factor^2)))

显示的回归是线性的而不是二次的，我得到这样的信息：

Message d'avis：在abline（lm（data~factor I（factor ^ 2）），col = palette [iteration]）：利用des deux premiers des 3 systemsderégression

意思是：

使用3个回归系数中的前2个

仅运行 lm() 函数时，我没有收到任何消息 .

这是一个示例数据：

factor <- 1:7
data <- c(0.1375000,0.2500000,0.3416667,0.4583333,0.7250000,0.9166667,1.0000000)
r lm

3 回答

  • 10

    使用fitted，而不是使用abline，它会为您提供与预测输入长度相同的向量：

    fitted(lm(data~factor+I(factor^2)))
#         1         2         3         4         5         6         7 
# 0.1248016 0.2395833 0.3699405 0.5158730 0.6773810 0.8544643 1.0471230

    因此，像：

    plot(factor, fitted(lm(data~factor+I(factor^2))), type="l")
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  • 0

    到目前为止，我无法得到答案，因为我使用的数据集的x值没有增加（如David Robinson所述） . 这是我解决它的方式......

    require(ISLR)
plot(mpg~horsepower,data=Auto)


glm.fit = glm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto)

# create 100 x-values based on min/max of plotted values
minMax = range(Auto$horsepower)
xVals = seq(minMax[1], minMax[2], len = 100) 

# Use predict based on a dataframe containing 'horsepower'
yVals = predict(lm.fit, newdata = data.frame(horsepower=xVals))

lines(xVals, yVals)
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  • 3

    感谢所有这些有 Value 的答案 . 小心点：

    使用

    根据包含'horsepower'的数据框使用预测

    yVals = predict（glm.fit，newdata = data.frame（horsepower = xVals）

    根据包含'horsepower'的数据框使用预测

    yVals = predict（lm.fit，newdata = data.frame（horsepower = xVals）

    lm.fit是一个功能

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