如何绘制使用poly()建模的lm斜率?

时间:2018-11-06 14:41:24

标签: r plot poly

我需要绘制x和y之间的关系,其中x的多项式可以预测y。这是使用poly()函数完成的,以确保多项式正交。

如何将线性,二次和三次项结合在一起绘制这种关系?问题是不同项的系数未按x缩放。

我在下面提供了一些示例代码。我尝试将每个多项式的对比度值重新分配给x。

此解决方案无法提供预测值。

预先感谢您的帮助!

最良好的祝愿, 埃里克

这是示例代码:

x = sample(0:6,100,replace = TRUE)
y = (x*0.2) + (x^2*.05) + (x^3*0.001)
y = y + rnorm(100)
x = poly(x,3)
m = lm(y~x)
TAB = summary(m)$coefficients

### Reassigning the corresponding contrast values to each polynomial of x:
eq = function(x,TAB,start) { 
#argument 'start' is used to determine the position of the linear coefficient, quadratic and cubic follow
pols = poly(x,3)
x1=pols[,1]; x2=pols[,2]; x3=pols[,3]

TAB[1,1] + x1[x]*TAB[start,1] + x2[x] * TAB[start+1,1] + x3[x] * TAB[start+2,1]
}

plot(eq(0:7,TAB,2))

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

实际上,您可以直接在poly的公式中使用lm()

    您可能想要y ~ poly(x, 3)中的
  1. lm()
  2. 对于情节,我将使用具有ggplot2功能的geom_smooth()包。它可以绘制拟合曲线。您应该指定
    • method = "lm"参数
    • 和公式

library(tidyverse)

x <- sample(0:6,100,replace = TRUE)
y <- (x*0.2) + (x^2*.05) + (x^3*0.001)
eps <- rnorm(100)
(df <- data_frame(y = y + eps, x = x))
#> # A tibble: 100 x 2
#>         y     x
#>     <dbl> <int>
#>  1  3.34      4
#>  2  1.23      5
#>  3  1.38      3
#>  4 -0.115     2
#>  5  1.94      5
#>  6  3.87      6
#>  7 -0.707     3
#>  8  0.954     3
#>  9  1.19      3
#> 10 -1.34      0
#> # ... with 90 more rows

使用模拟数据集,

df %>%
  ggplot() + # this should be declared at first with the data set
  aes(x, y) + # aesthetic
  geom_point() + # data points
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 3)) # lm fit

enter image description here


如果要删除这些点:擦除geom_point()

df %>%
  ggplot() +
  aes(x, y) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 3))

enter image description here


透明解决方案:控制alpha小于1

df %>%
  ggplot() +
  aes(x, y) +
  geom_point(alpha = .3) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 3))

enter image description here