如何在 R 中的图表上构建趋势线

Question

我到处都查过了，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，请澄清一下！

Answer 1

由于您缺少一些数据点，我采用了您提供的内容：六个点。

编辑 - 现在完整的示例可用了

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)

   ，或者根据您的情况使用

   predict(a)

2. 向情节添加线条非常简单。只需说

   lines(b)

   ，其中 b 指定使用

   plot()

   函数后要绘制的线。

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] 

Answer 2

由于您没有提供可重现的示例，我将发布一些链接，我认为这可能对您有帮助：

这里有一个简单的线性趋势线的示例： http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/quantitative-data/scatter-plot

此外，SO 上有一个关于此问题的线程： 如何在 R 中添加不同的趋势线？

使用 ggplot 会更容易一些，因为您可以使用 smooth 函数。