我正在尝试在R中为对数回归曲线添加置信区间。我认为由于某种数学原因,我目前还无法完成此操作,如果有任何帮助,将不胜感激。
这是数据:
Treatment<-c(15,12,6,3,15,12,6,9,9,15,6,9,3,3,12)
CSA<-c(70.32255036, 141.7157414, 185.6793193, 382.1145078, 51.68417543,
99.38527948, 164.1865075, 160.8565834, 43.85808722, 46.99992099,
75.46593836, 116.4039474, 250.3521394, 290.2665555, 122.2660148)
data<-data.frame(Treatment, CSA)
这里是生成图表的代码。
par(mfrow=c(1,1))
par(mar=c(2.5,2.5,1,1))
plot(data$Treatment,data$CSA,ylim=c(0,400),xlim=c(3,15),pch=21,
xaxt="n",yaxt="n",cex=0.6,xlab=NA,ylab=NA,bty="l")
axis(side=1,tck=-0.02,at=seq(3,15,3),cex.axis=0.6,
mgp=c(0,0.3,0))
axis(side=2,tck=-0.02,at=seq(0,400,100),cex.axis=0.6,
las=2,mgp=c(0,.5,0))
ylab<-expression("Total cross-sectional area (cm"^{2}~")")
xlab<-c("Treatment")
mtext(xlab,side=1,line=1.5,cex=0.7)
mtext(ylab,side=2,line=1.5,cex=0.7)
model <- nls(CSA ~ a*log(Treatment)+b,start =
list(a = -141,b = 437),data=data)
xv<-seq(min(data$Treatment),max(data$Treatment),0.5)
yv<-predict(model,list(Treatment=xv))
lines(xv,yv,col="grey23",lwd=1.5)
如果我使用二次多项式模型拟合该图形;
mod2<-lm(CSA~poly(Treatment,2),data=data)
xv<-seq(min(data$Treatment),max(data$Treatment),0.5)
yv<-predict(mod2,list(Treatment=xv))
lines(xv,yv,col="grey23",lwd=1.5)
我可以使用以下方法添加置信区间:
我可以使用以下方法添加置信区间:
newx <- seq(min(data$Treatment), max(data$Treatment), length.out=1000)
preds <- predict(mod2, newdata = data.frame(Treatment=newx),
interval = 'confidence')
lines(newx, preds[ ,3], lty = 'dashed', col = "grey36",lwd=1)
lines(newx, preds[ ,2], lty = 'dashed', col = 'grey36',lwd=1)
但这对于对数曲线不起作用。有没有办法可以在基础R中完成此操作?
提前致谢。
nls
-- 该模型在感兴趣的参数(a
和b
)方面是线性的。 - MichaelChirico