如何在 R 中的图表上构建趋势线

2024-01-09

我到处都检查过,人们引用了我无法理解的例子(是的,我有点慢)。谁能解释一下如何在 R 中构建对数趋势线?

这是工作示例:

myds <- c(23.0415,13.1965,10.4110,12.2560,9.5910,10.7160,9.9665,8.5845,8.9855,8.8920,10.3425,9.3820,9.0860,9.6870,8.5635,9.0755,8.5960,7.9485,8.3235,8.1910)
plot(myds)

我找不到应用回归趋势线的简单方法。我对对数和线性趋势线特别感兴趣。是否可以在不连接任何新包的情况下完成?

各位好心人,请解释清楚!


由于您缺少一些数据点,我采用了您提供的内容:六个点。

edit- 现在完整的示例可用

  1. 趋势线只是一个回归,回归的运行方式最简单,如下所示:a<-lm(outcome~predictor)-- 在此示例中,对象 a 将保存您的回归参数。要获取新趋势线模型的值,只需使用predict(model_name),或者在你的情况下predict(a)

  2. 在绘图中添加线条非常简单。说啊lines(b),其中 b 指定在使用后要绘制的线plot()功能。

总结一下:

[![myds <- c(23.0415,13.1965,10.4110,12.2560,9.5910,10.7160,9.9665,8.5845,8.9855,8.8920,10.3425,9.3820,9.0860,9.6870,8.5635,9.0755,8.5960,7.9485,8.3235,8.1910)
x <- (1:length(myds))
plot(myds)

#make the main plot
plot(x,myds,ylim=c(5,30),xlim=c(0,20))

#add linear trend
lines(predict(lm(myds~x)),col='green')

#one more trend
lines(predict(lm(myds~log(x))),col='red')][1]][1] 
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