r语言多项式回归
时间: 2023-07-18 22:21:03 浏览: 52
在R语言中,可以使用 `lm()` 函数进行多项式回归。下面是一个示例代码,展示如何进行二次多项式回归:
```r
# 创建数据
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
# 进行二次多项式回归
model <- lm(y ~ poly(x, 2, raw = TRUE))
# 输出回归结果
summary(model)
# 绘制回归曲线
plot(x, y)
lines(x, predict(model), col = "red")
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个 x 和 y 的数据向量,然后使用 `poly()` 函数将 x 的二次多项式转换为一个新的变量。接下来,我们使用 `lm()` 函数进行回归,将 y 作为因变量,poly(x, 2, raw = TRUE) 作为自变量。最后,我们使用 `plot()` 函数绘制数据点,并使用 `lines()` 函数绘制回归曲线。
相关问题
r语言多项式回归拟合
多项式回归是一种在回归分析中常用的方法,用于建立自变量与因变量之间的非线性关系模型。在R语言中,我们可以使用内置的函数来拟合多项式回归模型。
下面是使用R语言进行二次多项式回归拟合的示例代码:
```R
# 创建自变量x和因变量y的数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 5, 9, 15, 22)
# 拟合二次多项式回归模型
model <- lm(y ~ poly(x, 2, raw = TRUE))
# 打印模型拟合结果
summary(model)
```
这段代码中,我们首先创建了自变量x和因变量y的数据集。然后使用lm函数来拟合二次多项式回归模型,模型公式中使用poly函数对自变量x进行了二次多项式转换,参数raw = TRUE表示使用原始的多项式基函数。最后,使用summary函数打印模型拟合结果。
r语言滑动多项式回归
对于R语言中的滑动多项式回归,可以使用`loess()`函数来实现。`loess()`函数是一个非参数的局部回归方法,可以用于拟合滑动多项式曲线。具体步骤如下:
1. 首先,使用`loess()`函数来拟合数据。该函数接受两个参数:`formula`和`data`。`formula`是一个公式,用来指定回归模型的形式;`data`是一个数据框,包含要拟合的数据。
例如,假设我们有一个数据框`df`,其中包含两列变量`x`和`y`,我们可以使用以下代码执行滑动多项式回归:
```R
model <- loess(y ~ x, data = df)
```
2. 接下来,可以使用`predict()`函数来预测滑动多项式回归模型的值。该函数接受两个参数:拟合的模型和要预测的输入值。
例如,如果我们想预测在输入值为`x_new`的情况下的响应变量值,可以使用以下代码:
```R
predicted <- predict(model, newdata = data.frame(x = x_new))
```
这将返回在给定输入值下的预测响应变量值。
3. 最后,可以使用其他绘图函数(如`plot()`)来可视化滑动多项式回归模型的拟合效果。
以上是在R语言中实现滑动多项式回归的一般步骤。如果需要进一步了解该函数的参数和用法,可以参考R的官方文档。