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我一直在尝试在散点图上绘制回归的非参数部分,如果可能的话,使用置信区间。即使我尝试了,我也失败了,为什么我在这里问

library(np)
library(foreign)  

wage1 <- read.dta(file="PATH HERE\\wage1.dta")
reg.np <- npplreg(lwage ~ female + married + educ + tenure | exper, data = wage1)

plot(reg.np)

plot(wage1$exper, wage1$lwage, xlab = "age", ylab = "log(wage)")
lines(wage1$exper, fitted(reg.np), lty = 1, col = "blue")

这是我尝试的众多尝试之一。如果有人可以提供帮助,我将不胜感激。

工资1 数据库:http ://www.sendspace.com/file/txksv3

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我无法访问工资 1 数据,但我认为您想要创建一个包含适当 x 轴值的新数据框,并将其用作 predict() 的参数以获得适当的 y 轴值。使用这些 x 和 y 轴值将模型添加到绘图中。

如果您想使用fitted(),您可能需要按x 变量的升序对数据进行排序。

于 2012-11-21T20:11:34.473 回答