在 R 或 winbugs 中绘制拟合值与观察值答案

【问题标题】：Plotting fitted values vs observed ones in R or winbugs在 R 或 winbugs 中绘制拟合值与观察值
【发布时间】：2013-01-13 19:23:13
【问题描述】：

我想绘制拟合值与观察值，并想用直线显示拟合优度。但是，我不想使用abline()，因为我没有使用lm 命令计算拟合值，因为我使用了R 未涵盖的模型。我计算了系数并用它们来计算拟合值。那么，我该怎么做才能在 R 或 winbugs 中获得这样的情节？

这就是我想要的

【问题讨论】：

我找不到任何重要的东西
你对这条线了解多少？截距和斜率需要abline。两点要求计算截距和斜率，然后使用abline。可能还有什么？
我的线性模型是单向误差分量随机效应模型，其规格为 y_i = 1 - xbeta + delta_i + e_i 其中 x 是设计矩阵，beta 是回归系数的向量，delta_i 是第 i 个随机效应，e 是第 i 个通常误差。我获得了这个模型的可能性，然后通过在 R 中使用 optim 和拟合值来获得 beta。另请注意，没有拦截

标签： r plot line winbugs

【解决方案1】：

仍然没有提供数据，但也许这个使用curve 函数的简单示例将通知该过程：

x <- 1:10
y <- 2+ 3*(1:10) + rnorm(10)
plot(1:10, y)
curve( 2+3*x, 0, 10,  add=TRUE)

新 R 用户注意事项。表达式 y_i = 1 - xbeta + delta_i + e_i 在 R 中会失败，部分原因是 x 和 beta 没有被运算符分隔。但是，如果您确实了解 R 的矩阵语法，即使“X”是多维的，它也可能是一个非常紧凑的表达式。所有的 htis 都取决于我们迄今为止所缺乏的细节。

【讨论】：

Dwin 的好主意。谢谢