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在绘制回归图时，matlines()中的"lty“不起作用

在绘制回归图时，matlines()函数中的"lty"参数用于设置回归线的线型，但在某些情况下可能不起作用。这可能是因为matlines()函数在绘制回归线时使用了其他参数或默认设置，覆盖了"lty"参数的设置。

为了解决这个问题，可以尝试使用其他绘图函数或方法来绘制回归线，例如使用plot()函数和lines()函数的组合。下面是一个示例代码：

# 创建示例数据
x <- 1:10
y <- 2*x + 1

# 绘制散点图
plot(x, y, pch = 16)

# 计算回归线的坐标
fit <- lm(y ~ x)
abline(fit, col = "red", lty = "dashed")

# 使用lines()函数绘制回归线
lines(x, predict(fit), col = "blue", lty = "dotted")

在这个示例中，我们首先使用plot()函数绘制了散点图，然后使用lm()函数计算了回归线的参数。接下来，我们使用abline()函数绘制了回归线，并通过设置"col"参数和"lty"参数来指定线条的颜色和线型。最后，我们使用lines()函数绘制了另一条回归线，同样通过设置"col"参数和"lty"参数来指定线条的颜色和线型。

这种方法可以确保回归线的线型设置生效，并且可以根据需要进行灵活的调整。同时，对于其他绘图需求，可以参考R语言中的其他绘图函数和方法，如ggplot2包等。

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绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图我们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE) #open：开盘价...close[-length(data$close)] #指标二：Daily Returns，我们选择Daily Returns library(tseries) adf.test(rets) ## 绘制上证指数收益时间序列图...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...函数中定义矩条件，然后估计参数0。...逻辑回归模型分析汽车实验数据 stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

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R-基本绘图参数（Ⅰ）

cex.axis 坐标轴刻度标记的缩放倍数 cex.lab 坐标轴标题的缩放倍数 cex.main 图主标题的缩放倍数 cex.sub 图副标题的缩放倍数 col 图中符号（点、线等）的颜色，与cex参数类似...，具体如下： col.axis 坐标轴刻度标记的颜色 col.lab 坐标轴标题的颜色 col.main 图主标题的颜色 col.sub 图副标题的颜色 cex.font：指定绘图使用的字体样式。...参数值为0或者"round"时，表示端点样式为圆角（默认值）；为1或者"butt"时，表示端点直接截断；为2或者"square"表示延伸末端。...length箭头长度； abline(h=y)在纵坐标y处画水平线，abline(v=x)在横坐标x处画垂直线；abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线；abline(lm.obj)画由lm.obj...确定的回归线。

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R in action读书笔记（10）-第八章：回归-- 异常观测值改进措施

8.4.3 强影响点强影响点，即对模型参数估计值影响有些比例失衡的点。例如，若移除模型的一个观测点时模型会发生巨大的改变，那么你就需要检测一下数据中是否存在强影响点了。...所谓变量添加图，即对于每个预测变量Xk，绘制Xk 在其他k 1个预测变量上回归的残差值相对于响应变量在其他k 1个预测变量上回归的残差值的关系图。...car包中的avPlots()函数可提供变量添加图：利用car包中的influencePlot()函数，你还可以将离群点、杠杆值和强影响点的信息整合到一幅图形中 > library(car) > avPlots...当模型违反了正态假设时，通常可以对响应变量尝试某种变换。car包中的powerTransform()函数通过λ 的最大似然估计来正态化变量X λ。...有时，添加一个重要变量可以解决许多问题，删除一个冗余变量也能达到同样的效果。删除变量在处理多重共线性时是一种非常重要的方法。

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R中进行Lasso回归模型分析

losso回归交叉验证 ❝在使用cv.glmnet函数时，可以不手动设置lambda参数而使用其默认值。...plot(lasso_cv) # 绘制Lasso回归的交叉验证结果图 > lasso_cv Call: cv.glmnet(x = X, y = y, nfolds = 10, alpha = 1...(X), lty = 1, col = 1:ncol(X), cex = 0.7) ❝若cv_model只有单个lambda值的模型，而没有整个lambda序列的结果时。...在这种情况下，绘制系数路径图的功能可能不会有结果，因为路径图需要多个lambda值来展示系数如何随lambda变化。...要解决这个问题并得到一个有用的图，可以使用带有多个lambda值的原始cv_model对象来绘制路径图。

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