在R中，绘制非线性曲线

Question

有几个引用接近，但我的lines（）产生多个弧而不是一个非线性曲线。它看起来像一个带有一堆不需要的线条的吊床。你如何生成一个简单的非线性线？数据集在http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/data.html处以Auto.csv格式提供。

    library(ISLR)
    data(Auto)
    lm.fit1=lm(mpg~horsepower,data=Auto) #linear
    lm.fit2=lm(mpg~horsepower+I(horsepower^2),data=Auto) #add polynomial
    plot(Auto$horsepower,Auto$mpg,col=8,pch=1)
    abline(lm.fit1,col=2)       #linear fit
    lines(Auto$horsepower,predict(lm.fit2),col=4)  #attempt at nonlinear

Answer 1

lines以适当的顺序绘制数据。因此，如果您不先按x值排序，那么您将会遇到一堆乱七八糟的行x值从一行到另一行来回跳转。试试这个，例如：

plot(c(1,3,2,0), c(1,9,4,0), type="l", lwd=7)
lines(0:3, c(0,1,4,9), col='red', lwd=4)

要获得漂亮的曲线，请先按horsepower排序：

curve.dat = data.frame(x=Auto$horsepower, y=predict(lm.fit2))
curve.dat = curve.dat[order(curve.dat$x),]

lines(curve.dat, col=4)  

然而，如果你不按horsepower排序，那么你得到的是：

Answer 2

您应该使用poly进行多项式拟合。然后，您可以curve使用predict：

lm.fit2 = lm(mpg ~ poly(horsepower, 2, raw = TRUE), data = Auto) #fit polynomial
#curve passes values to x, see help("curve")
curve(predict(lm.fit2, newdata = data.frame(horsepower = x)), add = TRUE, col = 4) 

这也适用于nls适合。

Answer 3

如果您不想担心首先对数据框进行排序，另一种方法是使用ggplot。它有一个有用的方法geom_smooth，可让您选择要包含在模型中的公式和线型：

library(ISLR)
library(ggplot2)
data(Auto)

ggplot(Auto, aes(mpg, horsepower)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", formula = y~x, se=FALSE)+
  geom_smooth(method="lm", formula = y~x+I(x^2), se=FALSE, colour="red")