Deutsches R-Forum

Verfasst: **Do Mai 30, 2019 2:10 pm**

Hallo,

weiß jemand von euch wie man eine kubische Regressionsfunktion darstellen kann?

Folgendes habe ich probiert:

Jedoch bekomme ich mehrere plots. Was ich möchte ist einfach nur diese Regressionsfunktion darstellen zusammen mit den
Datenpunkten (scatterplot).

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var_mortal <- water_result$mortal
var_calcium <- water_result$calcium

plot(var_calcium,var_mortal)


fit_cubic = lm(mortal~calcium + I(calcium^2) + I(calcium^3) , water_result)
# Regressionsgleichung für die kubische Regression ist -0.0002281x^3 + 0.04140x^2 - 5.096x + 1962
plot( fit_cubic)

Verfasst: **Do Mai 30, 2019 3:06 pm**

Hallo sklansky,

willkommen im Forum!

sklansky18 hat geschrieben: ↑Do Mai 30, 2019 2:10 pm Jedoch bekomme ich mehrere plots.

ja, das sind die diagnostic plots für lm.

Was ich möchte ist einfach nur diese Regressionsfunktion darstellen zusammen mit den
Datenpunkten (scatterplot).

da gibt es predict() oder $fitted.values

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var_mortal <- water_result$mortal
var_calcium <- water_result$calcium

plot(var_calcium,var_mortal)

Code: Alles auswählen

plot(mortal ~ calcium, data=water_result)

Hier ein kleines Beispiel:

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M <- mtcars[order(mtcars$hp),]

fit_cubic = lm(mpg ~ hp + I(hp^2) + I(hp^3) , data=M)
plot(predict(fit_cubic) ~ hp, data=M, type="l", col="red")
points(mpg ~ hp, data=M)

Gruß, Jörg

Verfasst: **Do Mai 30, 2019 6:24 pm**

Jörgs Lösung ist sehr universell anwendbar. Wenn Du aber schon soweit bist:

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-0.0002281x^3 + 0.04140x^2 - 5.096x + 1962!

Dann kannst Du auch die Funktion curve() verwenden, die Du Dir bei Gelegenheit so oder so mal anschauen solltest.

LG,
Bernhard

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Kubische Regression

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