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R 还是很新的(老实说统计数据),我目前只将它用于简单的线性回归模型。但现在我的一个数据集清楚地显示了倒 U 型图案。我想我必须对这些数据进行二次回归分析,但我不确定如何。到目前为止我尝试的是:

    independentvar2 <- independentvar^2
    regression <- lm(dependentvar ~ independentvar + independentvar2)
    summary (regression)
    plot (independentvar, dependentvar)
    abline (regression)

虽然这适用于正常的线性回归,但不适用于非线性回归。我什至可以使用 lm 函数,因为我认为这意味着线性模型?

谢谢伯特

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这个例子来自@Tom Liptrot的这篇 SO 帖子。

plot(speed ~ dist, data = cars)
fit1 = lm(speed ~ dist, cars) #fits a linear model
plot(speed ~ dist, data = cars)
abline(fit1) #puts line on plot
fit2 = lm(speed ~ I(dist^2) + dist, cars) #fits a model with a quadratic term
fit2line = predict(fit2, data.frame(dist = -10:130))

在此处输入图像描述

于 2012-09-26T08:28:14.630 回答