r语言二元二次函数拟合方法

在R语言中，可以使用lm()函数进行二元二次函数拟合。下面是一个示例代码：

# 创建例数据
x <- c(1, 2 3, 4, 5)
y <-(3, 7, 12, 18 26)

# 进行二元二次函数拟合
fit <- lm(y ~ poly(x, degree = 2, raw = TRUE))

# 查看拟合结果
summary(fit)

# 绘制拟合曲线
plot(x, y)
x_range <- seq(min(x), max(x), length.out = 100)
y_pred <- predict(fit, newdata = data.frame(x = x_range))
lines(x_range, y_pred, col = "red")

在上面的代码中，首先我们创建了示例数据x和y。然后使用lm()函数进行二元二次函数拟合，通过poly()函数指定了多项式的阶数为2，并且设置raw参数为TRUE，以使用原始变量进行多项式转换。

接着，我们使用summary()函数查看了拟合结果的详细信息。最后，我们使用plot()函数绘制了原始数据的散点图，并使用predict()函数基于拟合结果生成了拟合曲线，并用lines()函数将拟合曲线添加到图中（颜色设置为红色）。

你可以根据自己的实际数据进行相应的调整和拟合。希望对你有帮助！