在R中使用(gam)生成带有阴影的图可以通过以下步骤实现:
mgcv
包,因为(gam)函数是该包的一部分。install.packages("mgcv")
library(mgcv)
data
,并且已经定义了一个(gam)模型model
。model <- gam(y ~ s(x), data = data)
predict
函数来生成预测值和置信区间。predictions <- predict(model, newdata = data, se.fit = TRUE)
plot
函数绘制图形,并使用type = "l"
参数指定线条类型。plot(data$x, data$y, type = "l")
lines
函数绘制阴影区域。lines(data$x, predictions$fit, lwd = 2) # 绘制预测线条
lines(data$x, predictions$fit + 2 * predictions$se.fit, lty = 2) # 绘制上置信区间线条
lines(data$x, predictions$fit - 2 * predictions$se.fit, lty = 2) # 绘制下置信区间线条
完整的代码示例:
install.packages("mgcv")
library(mgcv)
# 创建数据集
data <- data.frame(x = seq(0, 10, by = 0.1),
y = sin(seq(0, 10, by = 0.1)) + rnorm(101, 0, 0.2))
# 创建(gam)模型并拟合数据
model <- gam(y ~ s(x), data = data)
# 生成预测值和置信区间
predictions <- predict(model, newdata = data, se.fit = TRUE)
# 绘制图形
plot(data$x, data$y, type = "l")
lines(data$x, predictions$fit, lwd = 2) # 绘制预测线条
lines(data$x, predictions$fit + 2 * predictions$se.fit, lty = 2) # 绘制上置信区间线条
lines(data$x, predictions$fit - 2 * predictions$se.fit, lty = 2) # 绘制下置信区间线条
这样就可以在R中生成带有阴影的图了。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。
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