R语言实现线性拟合

Python011

R语言实现线性拟合,第1张

formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。

lm对象即lm函数返回的值,其属性包括

常用的有 coefficients , residuals 和 fitted.values ,分别表示拟合的得到的各系数的值、残差和预测值。

可以看出该拟合曲线为y=0.52805925 -0.02797779x

其他值的调用,包括p值,给定x预测的y值,拟合系数R方等需要通过summary函数调用

也可以直接通过 summary(line.model) 打印出大部分与回归直线相关的一些结果

1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。

2、利用spline进行插值操作。R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。

可以查查csape这个函数,我给你一段代码吧:

x=1:7y=[0 0.9 4.8 24.3 67.6 83.5 92.8 98.5 0]% 以上是离散点的原始数据 pp=csape(x,y,'second')% 样条曲线 % second表示第二边界条件,取值对应y中第一个0和最后的0 X=1:0.1:7Y=ppval(p