Rにフィッティングされた多項式をプロットする方法は？

-1

私はそうのように私のデータに適合することを、Rでparametric polynomial regressionを持っている：Rにフィッティングされた多項式をプロットする方法は？

poly_model <- lm(mydataframef$y ~ poly(mydataframe$x,degree=5))

mydfは明らかにyとxが含まれています。それから私は私が装着された多項式を追加する次に、この

plot(mydataframe$x, mydataframe$y, xlab='regressor or predictor variable polynomial regression', ylab='outcome or label')

ようにそれをプロットするので、私は次の操作を行いますの Warning message: In abline(poly_model) : only using the first two of 6 regression coefficients

：

abline(poly_model)

これは私に警告を与えますコースは、プロットはすべて邪魔にならず、約束されているように、最初の2つだけを使用します。これはインターセプトとスロープです。なぜ私は1つの予測変数しか持たないのですか？だから、プロットはとにかく2-dになるはずですか？混乱している。ありがとう。

出典

2016-04-09 Sother

[this]（http://stackoverflow.com/questions/23334360/plot-polynomial-regression-curve-in-r）リンクは役に立ちますか？ – steveb

x値の範囲を挙げて、 'predict'を使ってy値を生成してプロットします。 'newx = seq（min（dat $ x）、max（dat $ x）、length.out = 100）; newdat = data.frame（newx = newx）; newdat $ newyは予測します（poly_model、newdata = newdat）; （newx、newy、type = "l"） '。 – Gregor

多項式応答をプロットするために' abline'を使用しようとすると、非常に賢明ではないようです。おそらく線を描く 'lines'関数が必要でしょう。 –

をここでは、出力プロットは、

です

poly_model <- lm(mpg ~ poly(hp,degree=5), data = mtcars) 

x <- with(mtcars, seq(min(hp), max(hp), length.out=2000)) 
y <- predict(poly_model, newdata = data.frame(hp = x)) 

plot(mpg ~ hp, data = mtcars) 
lines(x, y, col = "red")

、答えです

出典

2016-04-09 17:21:43 TheRimalaya

fittedを使用してください。与え

fm <- lm(demand ~ poly(Time, 3), BOD) 
plot(demand ~ Time, BOD) 
lines(fitted(fm) ~ Time, BOD, col = "red")

：：組み込みdata.frame BODを使用して

出典

2016-04-09 17:09:02

これは多項式には合わないようですが、スプライン回帰のようなものですか？ – Sother

ここでのフィット感は、質問が尋ねたことであり、他の答え（データセットと度をモジュロとする）と同じです。 –

接続されたドットの数が少ないので、不安定に見えますが、ありがとう！ – Sother

Rにフィッティングされた多項式をプロットする方法は？

答えて

関連する問題