在点中拟合曲线

Question

这是我的数据：

y<-c(1.8, 2, 2.8, 2.9, 2.46, 1.8,0.3,1.1,0.664,0.86,1,1.9)
x<- c(1:12)
data<-as.data.frame(cbind(y,x))
plot(data$y ~ data$x)

我想通过这些点拟合一条曲线，以便生成中间预测值。我需要一条通过点的曲线。我不在乎它适合什么功能。

我参考了这个link。

Fitting a curve to specific data

 install.packages("rgp")
 library(rgp)

 result <- symbolicRegression(y ~ x,data=data,functionSet=mathFunctionSet,
                         stopCondition=makeStepsStopCondition(2000))

 # inspect results, they'll be different every time...
 (symbreg <- result$population[[which.min(sapply(result$population, 
 result$fitnessFunction))]])

  function (x) 
   exp(sin(sqrt(x)))


# inspect visual fit

 ggplot() + geom_point(data=data, aes(x,y), size = 3) +
  geom_line(data=data.frame(symbx=data$x, symby=sapply(data$x, symbreg)), 
  aes(symbx, symby), colour = "red")

如果我再次重复这个分析，每次上面的函数都会产生不同的曲线。有谁知道为什么会这样，这是否是在这些点上拟合曲线的正确方法？此外，此功能不会遍历每个点，因此我无法获得中间点。

Answer 1

标准方法是拟合样条曲线，这给出了一条贯穿所有点的漂亮曲线。 See spline。具体来说，您可以使用如下调用：

spline(x = myX, y = myY, xout=whereToInterpolate)

或者只是为你的例子计算 100 分：

ss <- spline(x,y, n=100)
plot(x,y)
lines(ss)

请注意，还有一个 smoothing spline 可能有助于噪声数据。

如果曲线不需要平滑，可以使用更简单的 approx 进行线性插值。

approx(x = myX, y = myY, xout=whereToInterpolate)

在点中拟合曲线

Fitting a curve in the points

curve

r

curve-fitting