R 找到局部最小值/最大值并仅使用此范围进行绘图

下面我有一些数据。请以CSV形式粘贴到文本文件中，因为我不知道如何将其导出为向量：）

不管怎么说，当你绘制散点图时，你会注意到有一个最大值。如何仅从

x=0

到

x=max（y）

的范围进行拟合（在本例中仅为线性拟合，尽管不完全精确），然后从最大值到终点进行另一次拟合（可能是指数衰减）？见下面的草图

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做到这一点最简单的方法是在最大值出现的点将数据分成两部分，并独立地进行拟合

这可以通过以下代码实现

 data <- read.csv('./in.csv')
 max <- which.max(data$intensity)

 start <- data[1:max,]     
 end <- data[max:dim(data)[1],]

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data使用
stat\u smooth
和
geom\u smooth
从
ggplot2
计算并绘制数据拟合，并使用
subset
函数告诉他们要拟合的数据部分：

library( ggplot2 )

X <- read.delim( "data.csv", sep=";" )
pt <- X$time[ which.max( X$intensity ) ]     # Identify the inflection point

g <- ggplot( X, aes( x=time, y=intensity ) ) +
  geom_point() +
  stat_smooth( data=subset( X, time<=pt ), method="lm", col="blue", se=FALSE ) +
  geom_smooth( data=subset( X, time>=pt ), method="glm", col="red", se=FALSE,
              method.args=list(family=gaussian(link="log")) )

库（ggplot2）
是的，只是一个可怜的客人。这更像是一条拉长的s形曲线，因为我还没有完全弄清楚一些非稳态酶动力学。但是谢谢你的可爱的例子！这是一个非常好的例子，有没有一种方法可以从拟合中获取拟合参数？是的，您可以自己使用相同的参数运行
lm
和
glm
（例如，
lm（数据=子集（X，timeErr…
lm（强度~时间，数据=子集（X，times一般的共识似乎是，分别从ggplot中进行拟合，然后绘制，例如
geom_smooth（method=“nls”，method.args=list（公式=y~a*b，开始=list（a=1，b=2））
如果您告诉ggplot以适合您的方式进行调整，它会变得非常复杂。
library( ggplot2 )

X <- read.delim( "data.csv", sep=";" )
pt <- X$time[ which.max( X$intensity ) ]     # Identify the inflection point

g <- ggplot( X, aes( x=time, y=intensity ) ) +
  geom_point() +
  stat_smooth( data=subset( X, time<=pt ), method="lm", col="blue", se=FALSE ) +
  geom_smooth( data=subset( X, time>=pt ), method="glm", col="red", se=FALSE,
              method.args=list(family=gaussian(link="log")) )