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1951 年の次の降雨データがあります。

dat.1951=c(122,122,122,122,122,122,122,122,122,122,122,121,121,121,121,120,119,119,117,117,117,115,115,115,114,112,112,111,110,109,106,105,104,103,102,99,97,95,91,89,88,86,84,83,83,82,82,79,77,77,76,74,74,72,72,71,70,69,66,65,64,61,61,58,56,56,54,53,51,49,48,47,46,46,46,45,42,40,39,38,37,36,36,35,34,33,33,32,30,30,29,28,28,27,25,25,23,22,21,20,20,20,20,20,19,19,18,18,18,16,16,15,15,15,15,15,14,14,14,14,14,14,14,14,14,14,14,13,13,12,12,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,10,10,10,9,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,7,7,6,6,6,6,5,5,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1)

このデータを当てはめたい。このデータを 2 つの領域 (頭と尾) に分割します。ポイントが 100 未満の場合 (頭) と残り (> 100 の場合) - 尾。ヘッド部分に指数を当てはめることができました (以下のコードを参照)。尾については、曲線を当てはめ、両方の部分をデータとともに単一のプロットにプロットしたいと考えています。誰でも助けることができますか？

dat.1951<-dat.1951[dat.1951 > 0]
dat.1951.tail<-dat.1951[dat.1951 >= 100]
dat.1951.head<-dat.1951[dat.1951 < 100]
x.head<-seq(1,length(dat.1951.head))
log.data<-log(dat.1951.head)
idf.head<-data.frame(x.head,dat.1951.head)
idf.head$dat.1951.head<-log(idf.head$dat.1951.head)
model=lm(idf.head$dat.1951.head ~ idf.head$x.head,data=idf.head)
summary(model)

plot(dat.1951.head)
lines(idf.head$x.head,exp(fitted(model)),col="blue")
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(1) データを 2 つの地域に分割し、(2) 降雨がなかったレコードを除外し、(3) 説明したモデルに適合させる理由がわかりません。これらの問題については、統計学者に相談することをお勧めします。

しかし、あなたの質問に答えるために、私は 2 番目のモデルの例を考え出し、両方のモデルからの適合を同じプロットに示しました。 

x <- seq(dat.1951)
sel <- dat.1951 >= 100
model1 <- lm(dat.1951[sel] ~ poly(x[sel], 2))
model2 <- lm(log(dat.1951[!sel]) ~ x[!sel])

plot(dat.1951, cex=1.5)
lines(x[sel], fitted(model1), col="blue", lwd=3)
lines(x[!sel], exp(fitted(model2)), col="navy", lwd=3)

gam()念のため、パッケージの関数を使用して、すべてのデータに一般化された加算モデルを適用する 3 番目のモデルを追加しましたmgcv。

library(mgcv)
model3 <- gam(dat.1951 ~ s(x))
lines(x, fitted(model3), col="orange", lwd=3, lty=2)
于 2013-06-10T15:38:56.977 に答える