[R-es] Recta de regresión en un Scatterplot

[Carlos J. Gil Bellosta]

Hola, ¿qué tal?

abline sirve para representar rectas. Tu estás ajustando un polinomio.
Toca aplicar una función más general. P.e.:

modelo <- lm(dist ~ speed + I(speed^2), data = cars)

foo <- function(x){
  sapply(x, function(y) sum(modelo$coefficients * c(1, y, y^2)))
}

plot(cars$speed, cars$dist)
curve(foo, add = T)

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com


El día 13 de marzo de 2017, 17:39, Maria Rubio <maria.rubio1 en um.es> escribió:
> Hola a tod en s,
>
> Tengo unos datos y he ajustado un modelo de regresión polinómica de
> segundo orden. Quiero representar la recta de regresión en el scaterplot
> y he visto que sería con la función lines() pero me no sale una linea,
> sino varias. yo únicamente lo que quiero representar es la curva que
> representa la ecuación de regresión. ¿Alquien sabe cómo podría
> solucionarlo? Mil gracias! Copio los datos y el código que tengo.
>
>  > d_curts
>   [1]  5.5731584687 -0.8497090298  0.4200072789  2.9401847875 -0.9689894713
>   [6]  0.4925896464  0.4471931879  1.1878281363 -0.5754282154 6.0011162787
> [11] -0.6025635799  1.7802600660 -0.4322190239 -0.0006110837 -0.2550656393
> [16]  2.6603504501  0.6704813565 -0.8390244722 -0.3579573663 0.2263731194
> [21] -0.7390413477 -0.8753141928 -0.4826999107 -0.9661039863 12.2177407894
> [26]  1.5249845940 -1.1052727049 -0.5373145821  0.2150899632 0.6259433090
> [31] -0.2398788274 -0.2122319351 -1.7578367934 -1.1006866112 -1.2226234039
> [36]  1.5330371791  1.7052245966  3.6438197535  8.2646387840 1.0330274260
> [41]  0.7997747927 -1.0761388523 -1.3455398591 -0.2762898331 2.8022335381
> [46] -0.0829197877 -0.6697127177 -0.7273403952 -0.9446242467 -1.2954518577
>
>  > d_asims
>   [1] -1.309408272  0.182279873 -1.178563632  0.994008472 0.571249697
>   [6]  0.562234930  1.144663683  1.092390884  0.606554733 2.353817103
> [11]  0.813800974  1.252250248 -0.975293157  0.536352909 0.265426933
> [16]  1.610710771  0.438327754  0.653287956  0.852820436 0.446247366
> [21]  0.307488565 -0.008596662  0.329814508  0.468199228 3.676572943
> [26]  1.209421903 -0.053317412  0.763878873  0.776093256 -0.814544686
> [31] -0.354841249  0.577302071  0.449463773  0.275178311 -0.143773429
> [36]  1.498131628  1.561494855  2.085344449  2.257565824 1.198514663
> [41]  0.179090101 -0.514055159  0.208643428  0.850107832 -1.947372009
> [46]  0.722207579 -0.296835090 -0.736682200 -0.289436369 0.040345541
>  > model=lm(d_curts ~ d_asims + I(d_asims^2))
>  > plot(d_asims,d_curts,xlab="Skewness", ylab="Kurtosis")
>
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