R draw (abline + lm) de la ligne de meilleur ajustement par point arbitraire

Je suis en train de dessiner une régression des moindres carrés de la ligne à l'aide de abline(lm(...)) qui est aussi obligé de passer par un point en particulier. Je vois cette question est liée, mais pas tout à fait ce que je veux. Voici un exemple:

test <- structure(list(x = c(0, 9, 27, 40, 52, 59, 76), y = c(50, 68, 
79, 186, 175, 271, 281)), .Names = c("x", "y"))

# set up an example plot
plot(test,pch=19,ylim=c(0,300),
     panel.first=abline(h=c(0,50),v=c(0,10),lty=3,col="gray"))

# standard line of best fit - black line
abline(lm(y ~ x, data=test))

# force through [0,0] - blue line
abline(lm(y ~ x + 0, data=test), col="blue")

Cela ressemble à:

R draw (abline + lm) de la ligne de meilleur ajustement par point arbitraire

Maintenant, comment dois-je faire pour forcer une ligne en travers de la marqué de point arbitraire de (x=10,y=50) tout en encore la minimisation de la distance pour les autres points?

# force through [10,50] - red line
??

OriginalL'auteur thelatemail | 2013-04-22

  1. 13

    Un accidenté de la solution serait de déplacer l'origine de votre modèle à ce point et de créer un modèle avec aucune interception

    nmod <- (lm(I(y-50)~I(x-10) +0, test))

abline(predict(nmod, newdata = list(x=0))+50, coef(nmod), col='red')

    R draw (abline + lm) de la ligne de meilleur ajustement par point arbitraire

    Nice. Ne semble pas que le rough une solution.
    Rugueux? Pas à partir d'un calcul de point de vue, mais plutôt à partir d'une statistique. Vous trouverez quelques coups de gueule sur le sujet par le projet de Loi Venables (à partir de Venables/Ripley MASSE)
    C'est ce que je voulais dire.
    C'est bien, je ne suis pas l'utiliser pour quelque chose de sérieux, mais c'était plus une pensée du projet. Je vais avoir un peu de lecture re: les questions statistiques.

    OriginalL'auteur mnel

  2. 3

    Vous pouvez modifier la formule pour lm() et de compenser les données:

    p=10
q=50

abline(lm(I(y-q) ~ I(x-p) + 0, data=test), col="red")
    Oui. Édité maintenant.

    OriginalL'auteur Nishanth