如何在R中的图形上构建趋势线

Question

我到处检查过，人们参考我无法理解的例子（是的，我有点慢）。有人可以解释一下如何在R中构建对数趋势线吗？

以下是工作示例：

myds <- c(23.0415,13.1965,10.4110,12.2560,9.5910,10.7160,9.9665,8.5845,8.9855,8.8920,10.3425,9.3820,9.0860,9.6870,8.5635,9.0755,8.5960,7.9485,8.3235,8.1910)
plot(myds)

我无法找到应用回归趋势线的简单方法。我特别感兴趣的是对数和线性趋势线。是否可以不连接任何新包装？

好先生，请善意澄清！

Answer 1

由于您没有提供可重复的示例，我会发布一些链接，我认为这些链接可能对您有所帮助：

简单的线性趋势线的示例如下： http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/quantitative-data/scatter-plot

此外，在SO上有一个主题： How do I add different trend lines in R?

使用ggplot会让它更容易一些，因为你可以使用smooth functions。

Answer 2

因为你丢失了一些数据点，所以我拿了你提供的数据：六点。

修改 - 现在可以使用完整的示例

1. 趋势线只是一种回归，回归运行最简单的方式如下： a<-lm(outcome~predictor) - 在此示例中，对象a将保存回归参数。要获取新趋势线模型的值，只需使用predict(model_name)，或者使用predict(a)

2. 在情节中添加线条很简单。只需说出lines(b)，其中b指定您在使用plot()函数后要绘制的线条。

包装起来：

[![myds <- c(23.0415,13.1965,10.4110,12.2560,9.5910,10.7160,9.9665,8.5845,8.9855,8.8920,10.3425,9.3820,9.0860,9.6870,8.5635,9.0755,8.5960,7.9485,8.3235,8.1910)
x <- (1:length(myds))
plot(myds)

#make the main plot
plot(x,myds,ylim=c(5,30),xlim=c(0,20))

#add linear trend
lines(predict(lm(myds~x)),col='green')

#one more trend
lines(predict(lm(myds~log(x))),col='red')][1]][1]