你所建立的合理模型中是否有变量具有较强的非线性特征?若有,请采用非线性或者非参数方法进一步改进模型。R语言代码
时间: 2024-01-24 18:17:23 浏览: 68
在立模型时,如果发现变量之间存在较强的非线性关系,可以采用非线性或非参数方法进一步改进模型。
以非线性回归为例,假设我们有一个自变量x和一个因变量y,二者之间存在着非线性关系。我们可以使用多项式回归拟合这种非线性关系。具体的R代码如下:
```R
# 生成数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
y <- x^2 + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.5)
# 多项式回归
fit <- lm(y ~ poly(x, 2, raw = TRUE))
# 可视化拟合结果
plot(x, y)
lines(sort(x), predict(fit, data.frame(x = sort(x))), col = "red")
```
在上述代码中,我们首先生成了一个自变量x和一个因变量y,二者之间存在着二次函数关系。然后使用了多项式回归进行拟合,其中`poly(x, 2, raw = TRUE)`表示使用2阶多项式拟合,并且不对x进行中心化和缩放。最后使用`plot`和`lines`函数将拟合结果可视化。
还有一种非参数方法叫做核回归,可以用来拟合非线性关系。下面是核回归的R代码示例:
```R
# 生成数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
y <- x^3 + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.5)
# 核回归
library(np)
fit <- locpoly(x, y, bandwidth = 0.5)
# 可视化拟合结果
plot(x, y)
lines(fit$x, fit$y, col = "red")
```
在上述代码中,我们首先生成了一个自变量x和一个因变量y,二者之间存在着三次函数关系。然后使用了`np`包中的`locpoly`函数进行核回归拟合,其中`bandwidth`表示带宽大小。最后使用`plot`和`lines`函数将拟合结果可视化。
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