Um eine Lowess-Gl\u00e4ttung in R durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die Funktion lowess()<\/strong> verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n niedriger (x, y, f = 2\/3)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie eine schwache Gl\u00e4ttung f\u00fcr einen bestimmten Datensatz in R durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n Erstellen wir zun\u00e4chst einen gef\u00e4lschten Datensatz:<\/span><\/p>\n Als n\u00e4chstes zeichnen wir die x- und y-Werte des Datensatzes ein:<\/span> <\/p>\n Als n\u00e4chstes zeichnen wir die schw\u00e4chste Gl\u00e4ttungskurve f\u00fcr die Punkte im Streudiagramm ein:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch das f-<\/strong> Argument in der Funktion lowess() anpassen, um den f\u00fcr das glattere Ausma\u00df verwendeten Wert zu erh\u00f6hen oder zu verringern.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die untere Kurve umso glatter ist, je gr\u00f6\u00dfer der von uns angegebene Wert ist.<\/span> <\/p>\n So zeichnen Sie mehrere Linien in einem Diagramm in R<\/a> In der Statistik bezieht sich der Begriff Lowess auf \u201eGl\u00e4ttung lokal gewichteter Punktwolken\u201c \u2013 den Prozess der Erzeugung einer glatten Kurve, die den Datenpunkten in einer Punktwolke entspricht. Um eine Lowess-Gl\u00e4ttung in R durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die Funktion lowess() verwenden, die die folgende Syntax verwendet: niedriger (x, y, f = 2\/3) Gold: x: ein numerischer […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n
df <- data. frame<\/span> (x=c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 8, 10, 11, 11, 12, 13, 14),<\/strong><\/span>\ny=c(4, 7, 9, 10, 14, 15, 19, 16, 17, 21, 22, 34, 44, 40, 43, 45))<\/strong><\/span><\/pre>\n Schritt 2: Zeichnen Sie die Daten grafisch auf<\/strong><\/span><\/h3>\n
plot(df$x, df$y)<\/strong> <\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible1-2.png\")
<\/h3>\n Schritt 3: Zeichnen Sie die Minimalkurve<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create scatterplot<\/span>\nplot(df$x, df$y)\n\n#add lowess smoothing curve to plot<\/span>\nlines(lowess(df$x, df$y), col=' red<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n![\"Beispiel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible2-2.png\")
<\/p>\n Schritt 4: Softer Reach anpassen (optional)<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create scatterplot<\/span>\nplot(df$x, df$y)\n\n#add lowess smoothing curves<\/span>\nlines(lowess(df$x, df$y), col=' red<\/span> ')\nlines(lowess(df$x, df$y, f=0.3), col=' purple<\/span> ')\nlines(lowess(df$x, df$y, f=3), col=' steelblue<\/span> ')\n\n#add legend to plot\n<\/span>legend(' topleft<\/span> ',\n col = c(' red<\/span> ', ' purple<\/span> ', ' steelblue<\/span> '),\n lwd = 2,\n c(' Smoother = 1<\/span> ', ' Smoother = 0.3<\/span> ', ' Smoother = 3<\/span> '))<\/strong> <\/pre>\n![\"Schwache](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/faible3-2.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So erstellen Sie ein Streudiagramm mit einer Regressionslinie in R<\/a>
So f\u00fchren Sie eine Polynomregression in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"