在R中拟合黄土线

在R中使用

leash（）

和

predict（）

时遇到一些问题。我使用了以下代码来模拟数据：

Overall=0.6
RR=1.1
Noise=0.05

x=seq(from=0.01, to=10, by=0.01) 
logRR=log(RR)
logBeta0=log(Overall)


linear.pred = logBeta0 + (logRR*x) + rnorm(length(x), 0, Noise*sqrt(x))
linear.pred.high = logBeta0 + (logRR*15) + rnorm(length(x), 0, Noise/5)

PoissonRate <- function (x) ifelse(x<=9, exp(linear.pred), exp(linear.pred.high))

xyplot(PoissonRate(x)~x) #the shape of the 'raw' data


loess_fit <- loess(x~PoissonRate(x))
lines(predict(loess_fit), col = "black")

总体=0.6
RR=1.1
噪音=0.05
x=序列（从=0.01到=10，由=0.01）
logRR=log（RR）
logBeta0=对数（总体）
linear.pred=logBeta0+（logRR*x）+rnorm（长度（x），0，噪声*sqrt（x））
线性.pred.high=logBeta0+（logRR*15）+rnorm（长度（x），0，噪声/5）
泊松比至少在我的理解中，你不应该在
xyplot
调用之外调用
llines（）
（如果这就是你所说的
lines（）
）<代码>？llines

具有：

Description:

     These functions are intended to replace common low level
     traditional graphics functions, primarily for use in panel
     functions.

因此，一种选择是按照它的建议去做，动态地构建自己的面板功能。以下是一个例子：

set.seed(1)
dat <- data.frame(pr = PoissonRate(x), x = x)
loess_fit <- loess(pr ~ x, data = dat)

xyplot(PoissonRate(x) ~ x,
  panel = function(x, y, ...) {
    panel.xyplot(x, y, ...)
    llines(dat$x, predict(loess_fit), col.line = "red")
  })

---

不能使用

行

向晶格图形绘图添加数据。请参见

lline（）

。您正在从前到后绘制数据。如果模型为

x~PoissonRate（x）

，则在

xyplot

中绘制

x~PoissonRate（x）

。在

llines（）

中，您需要给出

x

和

y

参数-但您只给出

predict（）

的输出，一个向量。。。

## following on from the above
pred <- with(dat, data.frame(x = seq(min(x), max(x), length = 100)))
pred <- transform(pred, pr = predict(loess_fit, newdata = x))

xyplot(PoissonRate(x) ~ x,
  panel = function(x, y, ...) {
    panel.xyplot(x, y, ...)
    with(pred, llines(x, pr, col.line = "red"))
  })