线性平滑拟合曲线和边缘箱图在数据分析和可视化中起着重要的作用。本文将介绍如何使用R语言进行线性平滑拟合曲线和边缘箱图的绘制，并提供相应的源代码。

线性平滑拟合曲线和边缘箱图在数据分析和可视化中起着重要的作用。本文将介绍如何使用R语言进行线性平滑拟合曲线和边缘箱图的绘制，并提供相应的源代码。

线性平滑拟合曲线

线性平滑拟合曲线（Loess Curve）是一种常用的非参数回归方法，用于在数据中发现潜在的趋势。它通过在数据点附近拟合多项式回归模型来估计未知函数的值，并通过加权最小二乘法来确定拟合曲线。以下是使用R语言绘制线性平滑拟合曲线的示例代码：

# 创建示例数据
x <- 1:10
y <- c(3, 5, 8, 9, 10, 11, 10, 8, 5, 3)

# 绘制散点图
plot(x, y, main = "线性平滑拟合曲线示例", xlab = "X", ylab = "Y", pch = 16)

# 添加线性平滑拟合曲线
lines(lowess(x, y), col = "red")

在上述代码中，我们首先创建了示例数据，其中x为自变量，y为因变量。接下来，我们使用plot函数绘制了散点图，并设置了标题和坐标轴标签。最后，通过lines函数添加了线性平滑拟合曲线，其中lowess函数用于计算拟合曲线的坐标点，col参数用于设置曲线的颜色。

运行以上代码，即可在R绘图设备中看到带有线性平滑拟合曲线的散点图。

边缘箱图

边缘箱图（Marginal Boxplot）是一种常用