如何在 R 中绘制拟合多项式？

Question

我在 R 中有一个 parametric polynomial regression，我这样适合我的数据：

poly_model <- lm(mydataframef$y ~ poly(mydataframe$x,degree=5))

mydf显然包含y和x。然后我这样画

plot(mydataframe$x, mydataframe$y, xlab='regressor or predictor variable polynomial regression', ylab='outcome or label')

然后我想添加拟合的多项式，所以我执行以下操作：

abline(poly_model)

这给了我一个警告： Warning message: In abline(poly_model) : only using the first two of 6 regression coefficients

当然，情节完全不对劲，因为正如承诺的那样，它只使用了前两个，即截距和斜率。当我只有一个预测变量时，为什么只使用前两个系数？那么，情节应该是二维的吗？使困惑。谢谢。

Answer 1

使用fitted。使用内置 data.frame BOD:

fm <- lm(demand ~ poly(Time, 3), BOD)
plot(demand ~ Time, BOD)
lines(fitted(fm) ~ Time, BOD, col = "red")

给予：

Answer 2

答案在这里，

poly_model <- lm(mpg ~ poly(hp,degree=5), data = mtcars)

x <- with(mtcars, seq(min(hp), max(hp), length.out=2000))
y <- predict(poly_model, newdata = data.frame(hp = x))

plot(mpg ~ hp, data = mtcars)
lines(x, y, col = "red")

输出图是，

如何在 R 中绘制拟合多项式？

How to plot fitted polynomial in R?

r

polynomials