r - 使用带有“多个 x 条目”的 lines()

Question

我正在寻找一种在数据集上绘制非线性回归线的方法，其中我的向量 y 中的每个值都被存储多次，所以我尝试使用类似的东西：

x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
y <- c(1,4,9,15,25,9,36,25,36,25)
reg4 <- lm( x ~ y + I(y^2) )
plot(x ~ y)
lines(y, predict(reg4), type="l", col="red", lwd=1)

这给了http://i.imgur.com/qSEVNdT.png

所以我的问题是，有没有办法，比如说，为每个 y 条目使用某种平均值？或者只是让它成为一条“连续”线，而不是在有多个“条目”的点处分支成多条线/返回较低的 y 值。

Answer 1

在这些情况下，最好predict从协变量范围内的模型中提取。您对 50 或 100 个等距分布在x. 根据需要增加或减少要预测的位置数量 - 更复杂的响应将需要更多位置等。这样做也解决了意大利面条情节问题，因为newdata提供的顺序为x

x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
y <- c(1,4,9,15,25,9,36,25,36,25)
reg4 <- lm( x ~ y + I(y^2) )
## predictions
pred <- data.frame(y = seq(min(y), max(y), length = 100))
pred <- transform(pred, x = predict(reg4, newdata = pred))
## plot
plot(x ~ y)
lines(x ~ y, data = pred, type = "l", col = "red", lwd = 1)

Answer 2

问题不在于数据中的联系：对于给定的 值y，只有一个预测。问题是这些点没有排序，所以当你加入它们时，你最终会得到一堆线。您可以使用order重新排序点。

plot(
  x ~ y, 
  xlab = "y", ylab = "x"  # Confusing...
)
i <- order(y)
lines( y[i], predict(reg4)[i] )