Question

我从本地流中获得了一些年度峰值排放数据，并希望创建一个洪水频率图表。这是我的数据样本：

#Set up maximum flow data
flow=sample(seq(10,1000,20),100,replace=TRUE)
#Order flows from largest to smallest
flow=as.data.frame(flow[order(flow, decreasing=TRUE)])
names(flow)="max"
#rank flows from largest to smallest
flow$"rank"=seq(1,nrow(flow),1)
#Calculate the return interval in years
flow$"RI"=(nrow(flow)+1)/flow$"rank"
plot(flow$"max"~flow$"RI",type='p', log='xy',xlab='Return Interval', ylab='Max flow')

接下来，我能够找出最佳拟合线的对数函数：

logMod = nls( max ~ (a*log10(RI)+b), data=flow, 
    start = list(a = 0, b = 0))

现在我真正的问题是如何在上面创建的日志 - 日志图中绘制这一行，而不必每次都检查我的nls函数中创建的变量是什么？我想用某种方法快速绘制最佳拟合线，如果我不喜欢它，请将nls函数更改为一种新的非线性方程。例如，如果对数线与数据排列不好，我可以将nls函数中的公式更改为指数函数或多项式函数。

Answer 1

您可以将predict()用于此

x <- seq(min(flow$RI), max(flow$RI), length.out=100)
y <- predict(logMod, data.frame(RI=x))
lines(x,y, col="red")

在R中的对数图上绘制非线性趋势线

1 个答案: