R语言分段回归数据分析案例报告_r语言 分段拟合

我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项。最近我们被客户要求撰写关于分段回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。

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data=read.csv("artificial-cover.csv")

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head(data)
 
##   tree.cover shurb.grass.cover
## 1       13.2              16.8
## 2       17.2              21.8
## 3       45.4              48.8
## 4       53.6              58.7
## 5       58.5              55.5
## 6       63.3              47.2

 
###########用lm拟合，主要注意部分是bs（age,knots=c(...)）这部分把自变量分成不同部分
fit =lm(tree.cover~bs(shurb.grass.cover ,knots
############进行预测，预测数据也要分区
pred= predict (fit , newdata =list(shurb.grass.cover =data$shurb.grass.cover),se=T)
#############然后画图
plot(fit)

可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如：

qplot(x, y) + geom_smooth()  # 总趋势<