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对于线性关系，咱们能够进行简略的线性回归。对于其余关系，咱们能够尝试拟合一条曲线。
曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程，它对一系列数据点具备最佳的拟合成果。
应用示例数据集
# 咱们将使 Y 成为因变量，X 成为预测变量
#因变量通常在 Y 轴上
plot(x,y,pch=19)
看起来咱们能够拟合一条曲线。
# 拟合一次多项式方程。fit <- lm(y~x)
#二次
fit2 <- lm(y~poly(x,2)
#三次
......
#生成 50 个数字的范畴，从 30 开始到 160 完结
xx <- seq(30,160, length=50)
lines(xx, predict(fit, xx)
咱们能够看到每条曲线的拟合水平。
咱们能够应用 summary()函数对拟合后果进行更具体的统计。
应用不同多项式 R 平方的总结。
1st: 0.5759
2nd: 0.9474
3rd: 0.9924
4th: 0.9943咱们能够用 “ 方差分析 “ 来比拟不同的模型。
Pr(>F)值是回绝无效假设的概率，即一个模型不比另一个模型更适宜。咱们有十分显著的 P 值，所以咱们能够回绝无效假设，即 fit2 比 fit 提供了更好的拟合。
咱们还能够创立一个反映多项式方程的函数。
从三次多项式推算出来的数值与原始数值有很好的拟合，咱们能够从 R -squared 值中得悉。
论断
对于非线性曲线拟合，咱们能够应用 lm()和 poly()函数，这也为多项式函数对数据集的拟合水平提供了有用的统计数据。咱们还能够应用方差分析测试来评估不同模型之间的比照水平。从模型中能够定义一个反映多项式函数的函数，它能够用来推算因变量。
yy<-third(xx,fit)
plot(xx,yy)
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