1.回归拟合

> plot(mtcars$mpg~mtcars$disp)
> lmfit<-lm(mtcars$mpg~mtcars$disp) #线性回归模型
> abline(lmfit) #画回归直线
> x <- -(1:100)/10
> y <- 100 + 10 * exp(x / 2) + rnorm(x)/10
> nlmod <- nls(y ~ Const + A * exp(B* x), trace=TRUE) #非线性模型
> plot(x,y)
> lines(x, predict(nlmod), col="red") #画拟合曲线
> plot(cars, main = "lowess(cars)")
> lines(lowess(cars), col = "blue") #画局部加权回归平滑线
> lines(lowess(cars, f=0.3), col = "orange") #f参数修改局部范围

2.线性回归模型的检验

> lmfit<-lm(mtcars$mpg~mtcars$disp)
> par(mfrow=c(2,2))
> plot(lmfit)

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