R语言绘图基础篇：添加拟合曲线

R语言绘图基础篇：添加拟合曲线

在R语言中，绘制数据可视化图形是数据分析和数据科学中常见的任务之一。当我们需要展示数据的趋势或者模型的拟合程度时，可以通过添加拟合曲线来增强图形的表达力。本文将介绍如何使用R语言在图形中添加拟合曲线，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一些数据。假设我们有一组观测数据，包含自变量x和因变量y。我们的目标是在散点图上添加一条拟合曲线来表示数据的整体趋势。

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 绘制散点图
plot(x, y, main = "散点图")

以上代码创建了一个简单的散点图，其中x轴表示自变量，y轴表示因变量。我们的目标是在该图中添加一条拟合曲线。

在R语言中，我们可以使用lm()函数来拟合线性模型。该函数接受一个公式作为参数，用于指定模型的形式。在本例中，我们可以使用线性模型y ~ x，其中y是因变量，x是自变量。

# 拟合线性模型
model <- lm(y ~ x)

# 提取拟合曲线的斜率和截距
slope <- coef(model)[2]
intercept <- coef(model)[1]

# 生成拟合曲线的x和y数据
fit_x <- seq(min(x), max(x), length.out = 100)
fit_y <- slope