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R:为什么这两个不同的结果(拟合曲线)来自两个不同的软件,用于相同的点?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 21:55:45 27 4
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我有这个方程问题。我想绘制并拟合(多项式 2°)这个点数据框 df.1 :

df.1 
x y
1902 0.01
1930 0.1
1950 0.5
1980 1
2014 1.8

代码是:
lm(df.1[,2] ~ poly(df.1[,1],2))

结果是:
Call:
lm(formula = df.1[, 2] ~ poly(df.1[, 1], 2))

Coefficients:
(Intercept) poly(df.1[, 1], 2)1 poly(df.1[, 1], 2)2
0.6620 1.4660 0.3339

方程图是:
ggplot(df.1, aes(x=x,y=y))+
geom_point(size = 4)+
geom_smooth(aes(y=df.1[,2],x=df.1[,1]),show.legend = T,linetype="dashed",method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), size = 0.4,se=T)+
stat_poly_eq(aes(label = paste(..eq.label..,..rr.label..,sep = "~")),formula =y ~ poly(x, 2),parse = TRUE)+
theme(panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "grey50"))

enter image description here

现在,如果我使用其他软件,如 excel 或 STATISTICA 10,则 2° 拟合多项式曲线的系数结果为:
intercept  366.199
poly x 0.389864
poly x^2 0.000103743

enter image description here

y 中的值(如果我想找到所有拟合曲线的值)与 excel 方程是正确的,但问题是:为什么 R 拟合会产生不同的值(而且只有正系数值)?

最佳答案

lm(df.1[,2] ~ poly(df.1[,1], 2, raw = T))将返回与 Excel 中相同的值。

poly {stats} raw if true, use raw and not orthogonal polynomials.

The orthogonal polynomial is summarized by the coefficients, which can be used to evaluate it via the three-term recursion given in Kennedy & Gentle (1980, pp. 343–4), and used in the predict part of the code.



Source

关于R:为什么这两个不同的结果(拟合曲线)来自两个不同的软件,用于相同的点?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45233585/

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