R 拟合线，不同权重的数据点

我想尝试将R中的“最佳拟合线”拟合到一组点上。但我希望每个点都有一个特定的权重，基于该点的精度

我的数据是：

x  y   precision
4  4   2
16 18  5
17 39  4
29 30  20
38 38  11

因此，我希望直线拟合精度较高的点，而不是拟合精度较低的点

我猜这大概是以下几点：

abline(lm(y~x+precision))

但这似乎不起作用

---

非常感谢

然后您需要使用

lm

函数中的

weights

参数来执行此操作：

df <- read.table(header=T, text='x  y   precision
4  4   2
16 18  5
17 39  4
29 30  20
38 38  11')

a <- lm( y ~ x , data=df , weights=precision)

> a

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df, weights = precision)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    10.7895       0.7096  

这样，根据精度值为每个点指定特定权重

为了让您确切地了解

权重

的工作原理，它复制每一行的次数与

权重

向量指定的次数相同（在本例中为精度）。i、 e

---

df2然后您需要使用
lm
函数中的
weights
参数来执行以下操作：

df <- read.table(header=T, text='x  y   precision
4  4   2
16 18  5
17 39  4
29 30  20
38 38  11')

a <- lm( y ~ x , data=df , weights=precision)

> a

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df, weights = precision)

Coefficients:
(Intercept)            x  
    10.7895       0.7096  

这样，根据精度值为每个点指定特定权重

为了让您确切地了解
权重
的工作原理，它复制每一行的次数与
权重
向量指定的次数相同（在本例中为精度）。i、 e

df2因为您也在询问如何可视化这些

abline（）
需要事先调用
plot（）
。这应该是x和y的散点图，否则仅直线图不包含任何有用信息

为了可视化回归线是基于加权回归的，您可以为模型输入另一条线，该线具有相等的权重和/或使点大小取决于精度

下面是一个简单的例子：

df <- read.table(header=T, text='x  y   precision
4  4   2
16 18  5
17 39  4
29 30  20
38 38  11')

u <- lm( y ~ x , data=df)
w <- lm( y ~ x , data=df, weights=precision)

plot(df$x, df$y, cex=df$precision/max(df$x)*10)
abline(u, lty=2)
abline(w)

df因为您也在询问如何可视化这些

abline（）
需要事先调用
plot（）
。这应该是x和y的散点图，否则仅直线图不包含任何有用信息

为了可视化回归线是基于加权回归的，您可以为模型输入另一条线，该线具有相等的权重和/或使点大小取决于精度

下面是一个简单的例子：

df <- read.table(header=T, text='x  y   precision
4  4   2
16 18  5
17 39  4
29 30  20
38 38  11')

u <- lm( y ~ x , data=df)
w <- lm( y ~ x , data=df, weights=precision)

plot(df$x, df$y, cex=df$precision/max(df$x)*10)
abline(u, lty=2)
abline(w)

df