Question

这是一个非常简单的问题，我似乎完全无法得到解决方案。我想在R中做一个观察到的时间序列的散点图，在此我想绘制拟合的模型。

所以我尝试了类似的东西：

model <- lm(x~y+z)
plot(x)
lines(fitted(model))

但这只是用线条绘制x。

由于

Answer 1

我认为您需要abline(model)，如本例中的帮助页面所示：

 z <- lm(dist ~ speed, data = cars)
 plot(cars)
 abline(z) # equivalent to abline(reg = z) or
 abline(coef = coef(z))

Answer 2

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)

model <- lm(x~y+z)
plot(x,type="l",col="green")
lines(fitted(model),col="blue")

我试过这个似乎有效

Answer 3

另一个机会：

n = 100; mi = 0; sigma = 2
x = rnorm(n,mi,sigma)
e = rnorm(n,0,1)
b0 = 1; b1 = 2
y = b1*x + b0 + e
#plot observations
plot(x,y)
#model
lm_res= lm(y~x)
summary(lm_res)
arg= c(min(x),max(x))
out = coef(lm_res)[2]*arg+ coef(lm_res)[1]
#plot model line
lines(arg, out, col = 'red')

如何在观察的时间序列上绘制拟合模型

3 个答案: