R中的三次回归

我正试着在散点图上拟合一条三次曲线。我可以在minitab中毫无问题地完成这项工作，但我发现很难将三次非线性回归拟合到我的数据中。我的数据设置如下：

AGE Value
3   10
4   10
5   11
5   13
6   10
7   9
8   8

---

请参见

？poly

，它（默认情况下）在您交给它的x值范围内设置指定次数的设计矩阵就绪正交多项式：

df <- read.table(text="AGE Value
3   10
4   10
5   11
5   13
6   10
7   9
8   8", header=TRUE)

lm(Value ~ poly(AGE, degree=3), data=df)

# Call:
# lm(formula = Value ~ poly(AGE, 3), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)  poly(AGE, 3)1  poly(AGE, 3)2  poly(AGE, 3)3  
#       10.1429        -2.0026        -2.3908         0.6019  

---

df参见
？poly
，它（默认情况下）在您交给它的x值范围内设置指定次数的设计矩阵就绪正交多项式：

df <- read.table(text="AGE Value
3   10
4   10
5   11
5   13
6   10
7   9
8   8", header=TRUE)

lm(Value ~ poly(AGE, degree=3), data=df)

# Call:
# lm(formula = Value ~ poly(AGE, 3), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)  poly(AGE, 3)1  poly(AGE, 3)2  poly(AGE, 3)3  
#       10.1429        -2.0026        -2.3908         0.6019  

df或使用
polyfit
tho'不会返回拟合质量信息。或者，如果您正在进行（B-）样条曲线拟合，您可以在公式中使用
bs（年龄，度数=3）
（来自样条曲线包），设置总
df
@CarlWitthoft--我在哪里可以找到
polyfit
，我真傻。很抱歉：
pracma:：polyfit
。或者使用不返回拟合质量信息的
polyfit
tho。或者，如果您正在进行（B-）样条曲线拟合，您可以在公式中使用
bs（年龄，度数=3）
（来自样条曲线包），设置总的
df
@CarlWitthoft——我在哪里可以找到
polyfit
？我真傻。我很抱歉：
pracma:：polyfit
。