在 R 中使用 lm() 绘制多项式回归预测时的杂乱图
Messy plot when plotting predictions of a polynomial regression using lm() in R
我正在用 R 中的 lm 构建二次模型:
y <- data[[1]]
x <- data[[2]]
x2 <- x^2
quadratic.model = lm(y ~ x + x2)
现在我想在绘图上同时显示预测值和实际值。我试过这个:
par(las=1,bty="l")
plot(y~x)
P <- predict(quadratic.model)
lines(x, P)
但是这条线出现的时候都是波浪形的。也许这与它是二次方的事实有关?谢谢你的帮助。
你需要order()
:
P <- predict(quadratic.model)
plot(y~x)
reorder <- order(x)
lines(x[reorder], P[reorder])
我这里的回答是相关的:
我正在用 R 中的 lm 构建二次模型:
y <- data[[1]]
x <- data[[2]]
x2 <- x^2
quadratic.model = lm(y ~ x + x2)
现在我想在绘图上同时显示预测值和实际值。我试过这个:
par(las=1,bty="l")
plot(y~x)
P <- predict(quadratic.model)
lines(x, P)
但是这条线出现的时候都是波浪形的。也许这与它是二次方的事实有关?谢谢你的帮助。
你需要order()
:
P <- predict(quadratic.model)
plot(y~x)
reorder <- order(x)
lines(x[reorder], P[reorder])
我这里的回答是相关的: