R中的S型曲线拟合
R中的S型曲线拟合
提问于 2013-10-24 19:54:32
我是R的初学者，我正在尝试将一条曲线拟合到(例如)可能如下所示的数据集上：
(x- value) (y-value)
105 423
115 471
125 567
135 808
145 921.5
155 1040X值表示刺激量，y值表示运动响应(以uV表示)。这些是10个受试者的平均值，其中每个受试者的x值是相同的。
有人告诉我，这个数据集通常遵循S型拟合。我试着用下面的代码来拟合它：
fit <- lm( y ~ poly(x, 3) )但我不确定这是否是合适的方式：
到目前为止，我的代码如下所示：
p <- ggplot (data, aes(x, y)) +
geom_point(shape= 21, fill= "blue", colour= "black", size=2) +
xlab("X value") + ylab("Y value") +
geom_smooth(method= "lm", se= FALSE, colour= "red", formula=y ~ poly(x, 3, raw=TRUE)) +
geom_errorbar(aes(ymin=y-SE, ymax=y+SE), width=.9)+
ggtitle ("Title")
p提前感谢，任何帮助都将不胜感激！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2013-10-24 22:25:44
我不知道poly()函数是如何工作的，但如果你想要一个三阶多项式拟合，只需使用：
lm1=lm(y~I(x^3)+I(x^2)+x)这与上面的玩具数据非常吻合。拐点处的坡度。我会把二阶导数设为0，然后求解x，然后计算x处的第一个导数。
但我认为你会更喜欢逻辑增长模型。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/19575339
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