R语言拟合图怎么看

引言

拟合图是数据分析中常用的一种可视化方式，通过展示一条或多条曲线来表达观测数据与模型之间的关系。在R语言中，拟合图的绘制非常简便，而且能够提供丰富的选项来定制化图形。本文将详细介绍在R语言中如何绘制拟合图并如何解读拟合图。

1. 准备数据

首先需要准备一组数据来进行拟合图的绘制。假设有一个关于房屋价格和房屋面积的数据集，我们想通过拟合图来探究二者之间的关系。可以使用lm()函数来进行线性回归拟合，并使用内置的mtcars数据集来展示。

# 载入数据
data(mtcars)

# 线性回归拟合
fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# 绘制散点图和拟合曲线
plot(mpg ~ wt, data = mtcars)
abline(fit, col = "red")

运行上述代码，就可以得到一张散点图和拟合曲线的拟合图。

2. 解读拟合图

拟合图适用于研究两个连续变量之间的关系，其中一个变量作为自变量，另一个变量作为因变量。拟合图主要用于以下几个方面的解读：

观测数据的分布：拟合图可以直观地展示观测数据的分布情况。在散点图中，每个点代表一个数据观测值，通过观察散点的分布情况可以了解数据的聚集程度和异常值的存在。
拟合曲线的趋势：通过拟合图的拟合曲线，可以了解自变量和因变量之间的大致线性关系。拟合曲线的趋势表示了两个变量之间的变化规律，例如是否存在正向相关、负向相关或无线性关系等。
拟合曲线的可信度：在拟合图中，通过拟合曲线上下的置信区间可以评估拟合模型的可信度。置信区间表示拟合曲线的不确定性范围，一般是绘制在拟合曲线两侧的阴影区域。

3. 定制拟合图

在R语言中，拟合图具有很高的定制化能力，用户可以根据需要调整各个元素的样式和参数。

散点图：可以设置点的大小、形状、颜色和透明度等属性，例如通过pch参数控制点的形状，通过col参数控制点的颜色，通过alpha参数控制点的透明度。
拟合曲线：可以通过abline()函数绘制直线，并通过lm()函数和predict()函数计算拟合曲线的参数，例如斜率和截距。可以使用col参数设置拟合曲线的颜色，使用lwd参数设置拟合曲线的线宽。
标题和标签：可以使用main参数设置图的标题，使用xlab和ylab参数设置坐标轴的标签。

下面给出一个示例代码，用于展示如何定制拟合图。

# 定制拟合图
plot(mpg ~ wt, data = mtcars, pch = 16, col = "blue", xlim = c(1, 6), ylim = c(10, 35),
     main = "房屋价格与面积关系拟合图", xlab = "房屋面积", ylab = "房屋价格")

# 线性回归拟合
fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# 绘制拟合曲线
abline(fit, col = "red", lwd = 2)

# 添加图例
legend("topright", legend = c("观测数据", "拟合曲线"), col = c("blue", "red"), pch = c(16, NA), lwd = c(NA, 2))