Cara memplot kurva regresi polinomial di r

Regresi polinomial adalah teknik regresi yang digunakan ketika hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon bersifat nonlinier.

Tutorial ini menjelaskan cara memplot kurva regresi polinomial di R.

Terkait: 7 Jenis Regresi Paling Umum

Contoh: memplot kurva regresi polinomial di R

Kode berikut menunjukkan cara menyesuaikan model regresi polinomial ke kumpulan data, lalu memplot kurva regresi polinomial pada data mentah dalam plot sebar:

 #define data
x <- runif(50, 5, 15)
y <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) 
 
#plot x vs. y
plot(x, y, pch= 16 , cex= 1.5 ) 
 
#fit polynomial regression model
fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))
 
#use model to get predicted values
pred <- predict(fit)
ix <- sort(x, index. return = T )$ix

#add polynomial curve to plot
lines(x[ix], pred[ix], col=' red ', lwd= 2 )

Kita juga dapat menambahkan persamaan regresi polinomial yang sesuai ke plot menggunakan fungsi text() :

 #define data
x <- runif(50, 5, 15)
y <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) 
 
#plot x vs. y
plot(x, y, pch=16, cex=1.5) 
 
#fit polynomial regression model
fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))
 
#use model to get predicted values
pred <- predict(fit)
ix <- sort(x, index. return = T )$ix

#add polynomial curve to plot
lines(x[ix], pred[ix], col=' red ', lwd= 2 )

#get model coefficients
coeff <- round(fit$coefficients, 2)

#add fitted model equation to plot
text(9, 200 , paste("Model: ", coeff[1], " + ", coeff[2],
                    "*x", "+", coeff[3], "*x^2", "+", coeff[4], "*x^3"), cex= 1.3 )

Perhatikan bahwa argumen cex mengontrol ukuran font teks. Standarnya adalah 1, jadi kami memilih untuk menggunakan nilai 1,3 agar teks lebih mudah dibaca.

Sumber daya tambahan

Pengantar Regresi Polinomial
Cara menyesuaikan kurva polinomial di Excel
Cara melakukan regresi polinomial dengan Python