ich diese Daten haben, Datenrahmen fit1
:Wie finde ich am besten in r?
fit1
x y
1 0 2.36
2 1 1.10
3 2 0.81
4 3 0.69
5 4 0.64
6 5 0.61
ich die beste exponentielle Anpassung der Daten finden würde: ich mit stat_smooth in ggplot versucht, ist der Code:
p_fit <- ggplot(data = fit1, aes(x = x, y = y)) +
stat_smooth(method="glm", se=TRUE,formula=y ~ exp(x),colour="red") +
geom_point(colour="red",size=4,fill="white",shape=1)+ theme_bw()+theme(panel.border = element_blank(), panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black"))
p_fit + geom_text(colour="blue",x = 0.25, y = 1, label = lm_eqn(fit1), parse = TRUE)+annotate("text",label=pval,x=0.9,y=0.3)
aber ist nicht was ich finde. Meine exponentielle Anpassung sollte vom ersten Punkt (x = 0) ausgehen und an alle Punkte angepasst werden (am besten, wenn möglich) Wie geht das?
Wenn Sie Hilfe bei der Anpassung des Modells benötigen, ist das eine statistische Frage, keine Programmierfrage, und wäre besser gefragt über [stats.se]. – MrFlick
Auch kann nützlich sein, sich dies [post] (http://stackoverflow.com/questions/1181025/goodnessof-fit-functions-in-r) anzuschauen. – lmo