如何在R中绘制对数曲线？答案

【问题标题】：How to plot a log curve in R?如何在R中绘制对数曲线？
【发布时间】：2015-09-25 11:13:22
【问题描述】：

我有以下一组数据：

x = c(8,16,64,128,256)
y = c(7030.8, 3624.0, 1045.8,  646.2,  369.0)

在绘制时，它看起来像指数衰减或负 ln 函数。

我正在尝试为这些数据拟合一条平滑曲线，但我不知道如何。我已经尝试过 nls 和 lm 函数，但我似乎无法做到正确。网上的例子对于我所拥有的简单数据来说步骤太多了，我理解的不够深入，无法根据自己的需要修改例子。任何帮助或建议将不胜感激。谢谢。

编辑：当我说我尝试了 nls 和 lm 函数时，我的意思是无论我尝试什么参数，产生的线都是线性的。当我说的步骤太多时，我的意思是我发现的示例是用于使用 2 个自变量进行预测，或者用于创建多条拟合线。我要问的是，将简单平滑线拟合到数据的最佳方法是什么，当绘制成图形时，这些数据看起来像指数衰减或负 ln。线的方程是什么并不重要，它的目的是作为数据形状的参考。

【问题讨论】：

日志是一个函数，curve(log(x))
显示您尝试过的代码并描述它是如何失败的。您需要选择一种适合数据的方法。如果您需要统计方面的建议，您应该向Cross Validated 询问。怎么可能步骤是“太多”？确保你是在寻求帮助，而不是仅仅让别人为你做这件事。

标签： r plot curve-fitting curve logarithm

【解决方案1】：

将曲线拟合到函数的一个好方法是内置的nls 函数，它执行非线性最小二乘优化。例如，如果你想拟合模型y = b * x^e，你可以这样做：

n <- nls(y ~ b * x ^ e, data = data.frame(x, y), start = c(b = 1000, e = -1))

（?nls 或 this walkthrough，可以告诉您有关这些选项的更多信息）。然后你可以在你的点上绘制曲线：

plot(x, y)
curve(predict(n, newdata = data.frame(x = x)), add = TRUE)

您可以尝试一些可能适合您的数据的其他模型（由 nls 中的公式指定）。

【讨论】：

【解决方案2】：

也许“lowess”是您正在寻找的？试试：

plot(y ~ x)
lines(lowess(y ~ x))

该功能只是连接点。听起来您更喜欢可以抚平肘部的东西。原则上，“黄土”对此很有用，但您这里没有足够的数据点来实现它。

【讨论】：