Ajouter équipée courbe quadratique

J'essaye d'ajouter une équipée courbe quadratique pour une parcelle.

abline(lm(data~factor+I(factor^2)))

La régression qui s'affiche est linéaire et non quadratique et je reçois ce message:

Message d'avis : abline(lm(données ~ facteur + I(facteur^2)), col =
la palette[itération]) : l'utilisation des deux premiers des 3
les coefficients de régression

qui signifie:

L'utilisation de la première 2 des 3 coefficients de régression

Lors de l'exécution seulement la lm() fonction je ne reçois pas tous les messages.

Voici un exemple de données:

factor <- 1:7
data <- c(0.1375000,0.2500000,0.3416667,0.4583333,0.7250000,0.9166667,1.0000000)

OriginalL'auteur Remi.b | 2013-02-17

  1. 10

    Au lieu d'utiliser abline, utilisez monté, qui vous donne un vecteur de la même longueur que votre entrée de prédictions:

    fitted(lm(data~factor+I(factor^2)))
#         1         2         3         4         5         6         7 
# 0.1248016 0.2395833 0.3699405 0.5158730 0.6773810 0.8544643 1.0471230

    Donc, quelque chose comme:

    plot(factor, fitted(lm(data~factor+I(factor^2))), type="l")

    OriginalL'auteur David Robinson

  2. 4

    Vous pouvez utiliser predict pour cela:

    plot(factor,data)
lines(predict(lm(data~factor+I(factor^2))))

    Ajouter équipée courbe quadratique

    Attention - cette ligne fonctionnera parce que le facteur est une série consécutive de l'augmentation des nombres entiers à partir de 1.

    OriginalL'auteur Matthew Lundberg

  3. 3

    Je ne pouvais pas obtenir de réponses à travailler, comme dataset j'ai utilisé a des valeurs de x qui ne sont pas à la hausse (comme indiqué par David Robinson ci-dessus). Voici comment je l'ai résolu...

    require(ISLR)
plot(mpg~horsepower,data=Auto)


glm.fit = glm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto)

# create 100 x-values based on min/max of plotted values
minMax = range(Auto$horsepower)
xVals = seq(minMax[1], minMax[2], len = 100) 

# Use predict based on a dataframe containing 'horsepower'
yVals = predict(lm.fit, newdata = data.frame(horsepower=xVals))

lines(xVals, yVals)

    OriginalL'auteur Mike

  4. 0

    merci pour toutes ces précieuses réponses. Attention:

    Utilisation

    Utilisation de prédire à partir d'un dataframe contenant 'chevaux'

    yVals = predict(glm.ajustement, newdata = data.cadre(puissance=xVals)

    Utilisation de prédire à partir d'un dataframe contenant 'chevaux'

    yVals = predict(lm.ajustement, newdata = data.cadre(puissance=xVals)

    lm.l'ajustement est une fonction

    OriginalL'auteur Souleymane