【问题标题】：Add fitted quadratic curve添加拟合二次曲线
【发布时间】：2013-02-02 08:02:08
【问题描述】：

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，我收到以下消息：

消息 d'avis : 在 abline(lm(data ~ factor + I(factor^2)), col = 调色板[迭代])：使用 des deux Premiers des 3 回归系数

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)

【问题讨论】：

标签： r lm

【解决方案1】：

不要使用abline，而是使用fitted，它会为您提供一个与您的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，类似于：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

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（如上面 David Robinson 所述）。这是我解决它的方法...

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

# fit the model
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(glm.fit, newdata = data.frame(horsepower = xVals))

lines(xVals, yVals)

【讨论】：

【解决方案3】：

感谢所有这些有价值的答案。小心：

使用

使用基于包含“马力”的数据帧的预测

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

使用基于包含“马力”的数据帧的预测

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

lm.fit 是一个函数

【讨论】：