平滑曲线拟合 r语言

平滑曲线拟合在R语言中通常通过非参数统计方法或者基于特定模型的拟合来完成。其中最常用的是Smoother函数，如`lowess()`（局部加权回归）和`loess()`（局部线性回归），它们能提供对数据点的光滑连续估计。还有`gam()`函数可以用于广义线性模型（Generalized Linear Models）的光滑曲线拟合。

例如，如果你想要拟合一条低度弯曲的趋势线，你可以这样做：

# 导入所需库
library(ggplot2)
library(splines)

# 假设df是一个数据框，x和y是你想拟合的变量
df <- data.frame(x = your_data$x, y = your_data$y)

# 使用lowess进行平滑拟合
fit_lowess <- lowess(y ~ x, df)

# 创建一个新数据集，以便于可视化
new_x <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out = 100) # 根据需要调整长度
fit_df <- data.frame(x = new_x, yhat = predict(fit_lowess, data.frame(x)))

# 绘制原始数据和拟合线
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_line(data = fit_df, aes(x = x, y = yhat), color = "red", size = 1) +
  labs(title = "Lowess Curve Fit", x = "X轴", y = "Y轴")