线性拟合与曲线拟合，直接在图上添加拟合曲线、拟合方程、判别系数R2和P值

4、R语言实现线性拟合与曲线拟合

R语言的ggplot2函数在数据可视化方面很厉害，但是有的图形用ggplot2实现起来会比较费劲，需要写很多的代码，耗时耗力，对于初学者不太友好。此时，可以用专门的包来实现，非常的方便，这也是R语言比Python强大的地方，很多R包能方便实现一些特定的用途。

比如我们想用ggplot2函数把拟合的方程显示到图形上，需要写不少代码来实现这一目的。但有一个R包basicTrendline，可以很方便实现，此包的优秀之处在于它可以一次性生成散点图的拟合曲线、拟合方程、判别系数R2和P值，并把这些内容显示在图上。知识补充：R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。R^2越大越好，说明曲线拟合的越好，当然也要注意过拟合的问题。

basicTrendline包可以使用函数“trendline”建立不同的拟合方程，只需要改变参数model的值就可以选择不同模型来拟合。参数“model”的值如line2P为一次函数，line3P为二次函数，log2P为对数函数，exp2P为指数函数，exp3P为指数函数（带常数项），power2P为幂函数，power3P为幂函数（带常数项），更多内容可以通过?trendline查看其帮助文档。

软件操作

#install.packages("basicTrendline")

library(basicTrendline)

#使用R软件自带的数据集women，有两个变量，分别为身高height和体重weight。

head(women)

str(women)

#加载数据

attach(women)

#我们想通过height来预测weight，把height赋值为x，weight赋值为y。注：如果直接用weight和height放到函数trendline里有时候会出错，为了保险，直接赋值为x和y。

x