在R中绘制拟合数据和原始数据，使用更高密度的x值进行拟合

我试着在这里搜索了一段时间，但是我没有真正找到解决我的问题的方法。我想要一个简单的方法来获得拟合模型的方程，并将其与我的原始数据一起显示。在R中绘制拟合数据和原始数据，使用更高密度的x值进行拟合

这里是到目前为止的工作代码：

#the dataframe: 
library(ggplot2) 
df<-data.frame(x=c(0,3,5,7,9,14),y=c(1.7,25.4,185.5,303.9,255.9,0.0)) 

#fitting a third degree polinomial model 
fit1<- lm(y~poly(x, 3, raw=TRUE),data = df) 

#plotting fitted and original values 
ggplot(df, aes(x, y))+ 
    geom_point()+ 
    geom_line(aes(x, y=predict(fit1)), col=2)

下面的剧情结果[红色表示预测值，黑色=原始数据]：

red = predicted values, black = original data

现在，我试着与我的原始数据点相比，可以更好地掌握模型的实际外观，因为我希望稍后计算线下面积。

我试图通过提取从FIT1系数通过调用

coef(fit1)

和打字的近似系数的方程

x1<-seq(0:14) 
eq<- 20.35*x1+6.64*x1^2-0.58*x1^3-10.84

在没有任何简单的方法为“提取物”的F（X ）= x + x^2 + c等函数从一个模型中显示出来并且以高密度（0到14之间的无限x值）和原始值一起显示？也许使用geom_line（）或stat_function（）？

感谢您的任何建议！

来源

2017-10-14 fitzberg

尼斯和提出的问题，如果只有所有的第一时间解释的东西这很清楚。顺便说一下，相关文档（'predict（）'）有点隐藏，但是你可以用'predict.lm'找到它。 – AkselA

的关键不是预测的，你用来做模型，而是产生在同一范围内的更高密度的数据的数据：

x <- seq(from = min(df$x), to = max(df$x), by = 0.1)

下面是完整的代码：

library(ggplot2) 
df <- data.frame(x = c(0, 3, 5, 7, 9, 14), y = c(1.7, 25.4, 185.5, 303.9, 255.9, 0.0)) 
fit1 <- lm(y ~ poly(x, 3, raw = TRUE), data = df)

生成密集的数据：

predf <- data.frame(x = seq(from = min(df$x), to = max(df$x), by = 0.1))

预测Y开致密数据：

predf$y <- predict(fit1, predf)

简介：

ggplot(df, aes(x, y))+ 
    geom_point()+ 
    geom_line(data= predf, aes(x, y ), col=2)

来源

2017-10-14 14:06:19 missuse

对于那些有兴趣，我发现了一些很不错的代码在这里：How to calculate the area under each end of a sine curve 提取功能和计算AUC，并适应这里的例子：

#get the function from the model 
poly3fnct <- function(x){ 
    (fnct <- fit1$coeff[1]+ 
    fit1$coeff[2]* x + 
    fit1$coeff[3]* x^2 + 
    fit1$coeff[4]* x^3) + 
    return(fnct) 
} 

#function to find the roots 
manyroots <- function(f,inter){ 
    roots <- array(NA, inter) 
    for(i in 1:(length(inter)-1)){ 
    roots[i] <- tryCatch({ 
     return_value <- uniroot(f,c(inter[i],inter[i+1]))$root 
    }, error = function(err) { 
     return_value <- -1 
    }) 
    } 
    retroots <- roots[-which(roots==-1)] 
    return(retroots) 
} 
#find the roots or x values for y = 0 
roots <- manyroots(poly3fnct,seq(0,14)) 
roots 

#integrate function 
integrate(poly3fnct, roots[1],roots[2])

来源

2017-10-15 12:25:30 fitzberg

在R中绘制拟合数据和原始数据，使用更高密度的x值进行拟合

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