R：在函数中使用 smooth.spline

Question

我正在尝试根据 Karsten W. I have created a simple dataset which I call inside a function to draw plots. It has been aggregated following advice from 的建议使用 smooth.spline 创建平滑线。

我正在尝试使用 smooth.spline 来创建最适合绘制的点，但为了让它工作，我需要它只调用函数内的临时数据集，我无法做到这一点去做。

下面是一个独立的代码：

d1 <- c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4)
d2 <- c(1:12)
d3 <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2)
df <- cbind(d1, d2, d3)
rm(d1, d2, d3)

average_plot <- function(a, b) {
  for_plot <- aggregate(reformulate(a, b), df, mean)
  smoothingSpline = smooth.spline(reformulate(a, b), spar=0.35)
  plot(reformulate(a, b), for_plot)
  lines(smoothingSpline)
}
average_plot("d1", "d3")

（我不得不承认我不太理解 reformulate(a, b) 位，因为尽管它有效，但它与手册中显示的语法不同。）

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

你很接近。您的链接答案使用 d2 作为 x 轴上的值，因此实际上您不需要考虑 d3。 smooth.spline 函数没有数据参数，所以我们需要使用 with。最好不要 "hardcode" 函数中的数据，所以我们将 dat 作为另一个参数。

dat <- data.frame(d1=c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4), 
                 d2=1:12)

average_plot <- function(a, b, dat) {
  for_plot <- aggregate(reformulate(a, b), dat, mean)
  smoothingSpline <- with(for_plot, smooth.spline(reformulate(a, b), spar=0.35))
  plot(reformulate(a, b), for_plot)
  lines(smoothingSpline)
}

结果

average_plot(a="d1", b="d2", dat)

R：在函数中使用 smooth.spline

R: Using smooth.spline within a function

plot

r

curve-fitting

结果