使用包basicTrendline。
安装包
install.packages("basicTrendline")
查看已经安装的包
installed.packages("basicTrendline")
调用包
library("basicTrendline")
载入数据
mydata<-read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/11.csv",sep=",")
为了方便调用，使用attach方法
attach(mydata)
线性回归
lm.model<-lm(V2~V1+1) #有截距的形式
summary(lm.model) #查看模型
lm.model<-lm(V2~V1-1) #没有截距的形式，即y=ax+b中，b=0
summary(lm.model) #查看模型
结果
Call:
lm(formula = V2 ~ V1 - 1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.7126 -0.6409 -0.2093 0.4317 4.4799
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
V1 0.1710027 0.0001303 1312 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.8798 on 1199 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9993, Adjusted R-squared: 0.9993
F-statistic: 1.722e+06 on 1 and 1199 DF, p-value: < 2.2e-16
使用basicTrendline包的回归拟合
- 这里不能自定义。（或者说还不会）
trendline(x, y, model="line2P", ePos.x = "topleft", summary=TRUE, eDigit=5) #自动添加95%置信区间lines and fill color
image.png
trendline(V1, V2, model="line3P", CI.fill = FALSE, CI.color = "black", CI.lty = 2, linecolor = "blue") #只添加95%置信区间的lines，不fill color (set CI.fill = FALSE)
image.png
trendline(V1, V2, model="log2P", ePos.x= "top", linecolor = "red", CI.color = NA) #只绘制回归曲线，不添加95%置信区间 (set CI.color = NA)
image.png
trendline(V1, V2, model="line3P", show.equation = TRUE, show.Rpvalue = FALSE) #显示方程，不显示R值和P值 (set show.Rpvalue = FALSE)
image.png
trendline(V1, V2, model="line3P", xname="a", yname=paste(beta^15,b), yhat=FALSE, Rname=1, Pname=0, ePos.x = "bottom") #自定义方程中的参数的名称:‘xname’, ‘yname’, ‘yhat’, ‘Rname’, ‘Pname’
image.png
trendline(V1, V2, model="power2P", ePos.x = "topleft", summary=TRUE, eDigit = 3, eSize = 1.4, text.col = "blue") #改变方程的 小数位，字体颜色，字号大小
image.png
trendline(V1, V2, model="power2P",ePos.x = NA) #不显示方程，只显示回归曲线 (set ePos.x = NA)
image.png
#设置绘图区大小
par(mgp=c(1.5,0.4,0), mar=c(3,3,1,1), tck=-0.01, cex.axis=0.9)
trendline(V1, V2)
image.png
- R语言中多使用数据框这种数据结构
- R语言中
\代表转义符，/代表文件夹地址。
