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我有几个使用类似数据的黄土模型......

set.seed(123)

y<-(runif(100,-20,20))
z<-seq(-12.75,12,.25)*rnorm(100,1,3)
x<-seq(1,100,1)
df<-data.frame(cbind(y,x,z))
model <- loess(y ~ x, data = df)
model2<-loess(z~x,data=df)

我想要完成的（没有任何运气）是确定平滑线在哪里做两件事：

1）我想确定线与 y=0 相交的 x 值是多少

2）我想确定 2 条黄土线在 x 的什么值处相互交叉。

我一直在寻找类似的问题和这些问题的解决方案太久了，但没有成功。任何帮助将不胜感激。

ggplot(df,aes(x=x,y=y))+
  geom_point()+
  geom_smooth(method="loess",se=F)+
  geom_smooth(aes(y=z),method="loess",se=F)
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您可以使用predict获取任何 x 的 y 值，然后进行优化以找到求解所需 y 值的特定 x 值。

例如，要找到模型的零交叉点，我们可以优化找到其拟合值的平方最小的位置

zero1 <- optimize(function(x, m) predict(m, x)^2, range(x), model) 
# 
# $minimum
# [1] 67.89191

请注意，这只会找到一个局部最小值。如果您的模型多次过零，您将需要在每个有零的范围内像这样求解（通过更改 的第二个参数optimize，它指定要搜索的范围）。

完全相同的方法可以找到模型相交的位置。对于这种情况，您可以最小化两个模型之间差异的平方：

intersection <- optimize(function(x, m1, m2) (predict(m1, x) - predict(m2, x))^2,
              range(x), model, model2)  
# $minimum
# [1] 45.65295
于 2016-11-11T15:31:29.963 回答