R语言中如何进行多项式回归分析？

请问有哪位R语言的专家能够指导一下如何进行多项式回归分析？我已经了解了线性回归，但是由于数据之间的关系不是线性的，所以我需要使用多项式回归来进行分析。我想了解如何将数据拟合到一个多项式曲线上，并确定最佳拟合的曲线。也想知道如何计算多项式回归方程式中的系数，并使用该方程来预测未来的数据点。谢谢！

提问时间：2023-09-18 11:17:47 编辑时间：2023-09-18 11:17:49 提问者： 灵魂逐梦
  • 梦里清风
    5

    在R语言中进行多项式回归分析可以使用函数lm()来实现。需要将自变量的高次项添加到模型中。以下为示例代码：

    生成数据

    x <- 1:10 y <- c(5.2, 6.7, 7.8, 10.5, 12.1, 14.5, 15.3, 16.2, 18.5, 19.1)

    进行二次多项式回归

    model <- lm(y ~ poly(x, 2, raw = TRUE))

    显示回归结果

    summary(model)

    绘制拟合曲线

    plot(x, y) lines(x, predict(model), col = "red")

    其中，poly()函数可以用来生成多项式项，其参数中2表示二次多项式，raw = TRUE表示使用原始数据点而不是标准化后的数据。lm()函数则用来进行线性回归分析。最后，使用predict()函数绘制拟合的曲线。可以根据需要对多项式次数进行调整，以得到最佳的拟合结果。

    回答时间：2023-09-18 11:17:53
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