添加拟合二次曲线

Question

我正在尝试将拟合的二次曲线添加到图中。

abline(lm(data~factor+I(factor^2)))

显示的回归是线性的而不是二次的，我得到这样的信息：

  

Message d'avis：在abline（lm（data~factor + I（factor ^ 2））中，col =   palette [iteration]）：利用des deux premiers des 3   系数derégression

表示：

  

使用3个回归系数中的前2个

仅运行lm()功能时，我没有收到任何消息。

以下是示例数据：

factor <- 1:7
data <- c(0.1375000,0.2500000,0.3416667,0.4583333,0.7250000,0.9166667,1.0000000)

Answer 1

不使用abline，而是使用fitted，它会为您提供与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，像：

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

Answer 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David Robinson所述）。这就是我解决它的方法......

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)

Answer 3

感谢所有这些有价值的答案。小心点：

使用

根据包含'horsepower'

的数据框使用预测

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

根据包含'horsepower'

的数据框使用预测

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

lm.fit是一个函数