在散点图上绘制非线性回归的结果

Question

我一直在尝试在散点图上绘制回归的非参数部分，如果可能的话，使用置信区间。即使我尝试了，我也失败了，我之所以要问这个原因

library(np)
library(foreign)  

wage1 <- read.dta(file="PATH HERE\\wage1.dta")
reg.np <- npplreg(lwage ~ female + married + educ + tenure | exper, data = wage1)

plot(reg.np)

plot(wage1$exper, wage1$lwage, xlab = "age", ylab = "log(wage)")
lines(wage1$exper, fitted(reg.np), lty = 1, col = "blue")

这是我尝试过的众多尝试之一。如果有人可以提供帮助，我真的很感激。

wage1数据库：http://www.sendspace.com/file/txksv3

Answer 1

我无法访问wage1数据，但我想你想要创建一个包含适当x轴值的新数据框，并将其用作预测（）的参数以获得合适的y轴值。使用这些x和y轴值将模型添加到绘图中。

如果要使用fits（），则可能需要按x variate的递增顺序对数据进行排序。