In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine polynomiale Regressionskurve in R zeichnet.<\/span><\/p>\n Verwandte Themen:<\/strong> Die 7 h\u00e4ufigsten Arten der Regression<\/a><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man ein polynomiales Regressionsmodell an einen Datensatz anpasst und dann die polynomiale Regressionskurve auf den Rohdaten in einem Streudiagramm darstellt:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen die angepasste Polynom-Regressionsgleichung auch mit der Funktion text()<\/strong> zum Diagramm hinzuf\u00fcgen:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass das Argument cex<\/strong> die Schriftgr\u00f6\u00dfe des Textes steuert. Der Standardwert ist 1, daher haben wir uns f\u00fcr den Wert 1,3<\/strong> entschieden, um die Lesbarkeit des Textes zu verbessern.<\/span><\/p>\n Eine Einf\u00fchrung in die Polynomregression<\/a> Die polynomielle Regression ist eine Regressionstechnik, die wir verwenden, wenn die Beziehung zwischen einer Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen nichtlinear ist. In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine polynomiale Regressionskurve in R zeichnet. Verwandte Themen: Die 7 h\u00e4ufigsten Arten der Regression Beispiel: Zeichnen einer polynomialen Regressionskurve in R Der folgende Code zeigt, wie man ein […]<\/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 Beispiel: Zeichnen einer polynomialen Regressionskurve in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data\n<\/span>x <- runif(50, 5, 15)\ny <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) \n \n#plot x vs. y\n<\/span>plot(x, y, pch= 16<\/span> , cex= 1.5<\/span> ) \n \n#fit polynomial regression model\n<\/span>fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))\n \n#use model to get predicted values\n<\/span>pred <- predict(fit)\nix <- sort(x, index. return<\/span> = T<\/span> )$ix\n\n#add polynomial curve to plot\n<\/span>lines(x[ix], pred[ix], col=' red<\/span> ', lwd= 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"Zeichnen](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polycourbe1.png\")
<\/p>\n #define data\n<\/span>x <- runif(50, 5, 15)\ny <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) \n \n#plot x vs. y\n<\/span>plot(x, y, pch=16, cex=1.5) \n \n#fit polynomial regression model\n<\/span>fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))\n \n#use model to get predicted values\n<\/span>pred <- predict(fit)\nix <- sort(x, index. return<\/span> = T<\/span> )$ix\n\n#add polynomial curve to plot\n<\/span>lines(x[ix], pred[ix], col=' red<\/span> ', lwd= 2<\/span> )\n\n#get model coefficients\n<\/span>coeff <- round(fit$coefficients, 2)\n\n#add fitted model equation to plot\n<\/span>text(9, 200 , paste(\"Model: \", coeff[1], \" + \", coeff[2],\n \"*x\", \"+\", coeff[3], \"*x^2\", \"+\", coeff[4], \"*x^3\"), cex= 1.3<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polycourbe2.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So passen Sie eine Polynomkurve in Excel an<\/a>
So f\u00fchren Sie eine Polynomregression in Python durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"