在 R 中使用 lm() 绘制多项式回归的预测时的混乱图 [英] Messy plot when plotting predictions of a polynomial regression using lm() in R

问题描述

我正在用 R 中的 lm 构建二次模型:

I am building a quadratic model with lm in R:

y <- data[[1]]
x <- data[[2]]
x2 <- x^2

quadratic.model = lm(y ~ x + x2)

现在我想在图上同时显示预测值和实际值.我试过这个:

Now I want to display both the predicted values and the actual values on a plot. I tried this:

par(las=1,bty="l")
plot(y~x)
P <- predict(quadratic.model)
lines(x, P)

但是这条线都弯弯曲曲地出现了.也许这与它是二次方的事实有关?谢谢你的帮助.

but the line comes up all squiggely. Maybe it has to do with the fact that it's quadratic? Thanks for any help.

推荐答案

你需要order():

P <- predict(quadratic.model)
plot(y~x)
reorder <- order(x)
lines(x[reorder], P[reorder])

我在这里的回答是相关的:显示 LOESS 回归线和置信区间的问题

My answer here is related: Problems displaying LOESS regression line and confidence interval

这篇关于在 R 中使用 lm() 绘制多项式回归的预测时的混乱图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！