Question

下面的非线性分位数回归工作流程似乎奏效。但是我不知道如何绘制结果曲线。

顺便说一句：我更喜欢使用graphics :: curve（）函数而不是graphics :: lines（）

require(quantreg)

# load sample data
dat <- DNase
# introduce variable
x <- DNase$conc
y <- DNase$density
# introduce function 
f <- function(a, b, x) {(a*x/(b+x))}
# fit the model
fm0 <- nls(log(y) ~ log(f(a,b,x)), dat, start = c(a = 1, b = 1))
# fit a nonlinear least-square regression
fit <- nls(y ~ f(a,b,x), dat, start = coef(fm0))
# receive coeffientes
co <- coef(fit)
a=co[1]
b=co[2]
# plot
plot(y~x) 
# add curve
curve((a*x/(b+x)), add=T)

# then fit the median using nlrq
dat.nlrq <- nlrq(y ~ SSlogis(x, Asym, mid, scal), data=dat, tau=0.5)
# add curve
???

编辑：我正在寻找的是一种绘制公式的各种分位数回归的方法，例如a * x /（b + x）。插入公式会引起我一个问题，即应将什么作为“开始”参数

dat.nlrq.075 <-  nlrq(formula=fit, data = dat, start=???, tau = 0.75)

Answer 1

dataFrame.createOrReplaceTempView("your_table") val progressDf = sparkSession.sql( """ SELECT name, player_id, data_ms, coins, COALESCE(progress, LAST_VALUE(progress, TRUE) over (PARTITION BY player_id ORDER BY data_ms ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)) AS progress FROM your_table; """ )使用curve，因此实际上更没有理由使用lines来使用curve。

首先确保对数据进行排序，以使绘图正确显示。然后使用lines或nls进行拟合，并使用nlrq作为拟合线。

fitted

如果要在不同数量的等距点（例如250）上绘制拟合，请执行相同操作，只是使用library(quantreg) dat <- DNase[order(DNase$conc), ] fit.nlrq <- nlrq(density ~ SSlogis(conc, Asym, mid, scal), data = dat, tau = 0.5) plot(density ~ conc, dat) lines(fitted(fit.nlrq) ~ conc, dat)而不是predict：

fitted

x <- seq(min(dat$conc), max(dat$conc), length = 250) lines(predict(fit.nlrq, list(conc = x)) ~ x, lty = 2, col = "red")使用相同的样式。

请注意，如果您使用nls，则应检查其值。如果您不想这样做，请改用require。

如何从R中的nlrq获取图？

1 个答案: