内容简介：翻译自：https://stackoverflow.com/questions/14451782/how-to-plot-the-linear-regression-in-r
我想在R中做出以下线性回归的情况
year<-rep(2008:2010,each=4) quarter<-rep(1:4,3) cpi<-c(162.2,164.6,166.5,166.0,166.4,167.0,168.6,169.5,170.0,172.0,173.3,174.0) plot(cpi,xaxt="n",ylab="CPI",xlab="") axis(1,labels=paste(year,quarter,sep="C"),at=1:12,las=3) fit<-lm(cpi~year+quarter)
我想绘制显示我处理的数据的线性回归的线.我尝试过：
abline(fit) abline(fit$coefficients[[1]],c(fit$coefficients[[2]],fit$coefficients[[3]]))
问题是我的公式是这样的：
y=a+b*year+c*quarter
而不是更简单的东西：
y=a+b*year
那我怎么能画那条显示线性回归的线？
是否有可能用abline绘制线？
你在寻找预测函数吗？
例如：使用线(预测(拟合))将给出：
您还可以使用它来预测将来的数据与计算的系数对齐.例如.
# plot the existing data with space for the predicted line
plot(c(cpi,rep(NA,12)),xaxt="n",ylab="CPI",xlab="",ylim=c(162,190))
# plot the future predictions as a line using the next 3 year periods
lines(13:24,
predict(
fit,
newdata=data.frame(year=rep(c(2011,2012,2013),each=4),quarter=rep(1:4,3))
)
)
year<-rep(2008:2013,each=4)
axis(1,labels=paste(year,quarter,sep="C"),at=1:24,las=3)
翻译自：https://stackoverflow.com/questions/14451782/how-to-plot-the-linear-regression-in-r
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