R语言-非线性拟合的实现-R包basicTrendline简介
2019-03-03 14:39阅读：
CRAN官网链接： https://cran.r-project.org/web/packages/basicTrendline/index.html
![R语言-非线性拟合的实现-R包basicTrendline简介]( "R语言-非线性拟合的实现-R包basicTrendline简介")
使用过nls()来作非线性回归的朋友，感觉都要吐槽一下nls(formula, start = list(a
= , b =
)里面的起始值（a，b）的设定，n次都设不对是怎样一个感受？抓狂到想要放弃用R有木有？
其实我们只想要像excel里面添加趋势线那样简单，就能得到非线性回归方程的各个结果而已。
最新CRAN正式上线的R函数包——“basicTrendline” package 终于解决了这个问题。
闲言太多，步入正题！
“basicTrendline”源代码直接点击 这里。
R函数包”basicTrendline”到底用来干什么？
用于一步完成绘图，添加线性或非线性拟合线，在图上显示回归方程及R2和回归
模型的p值（不是参数的p值）。
并且，它默认会同时输出模型summary()的结果，即各参数的具体数值及SD值，t值，p值等等。
你能用通用的函数 “trendline()”，但只需改变参数 model
的值，即可输出不同的回归模型的结果以及图。
参数“model” 的值为
‘lin2P’,’line3P’,’log2P’,’exp3P’,’power3P’的其中一个。
- “line2P” # y=a*x+b
- “line3P” #
y=a*x^2+b*x+c
- “log2P” # y=a*ln(x)+b
- “exp3P” #
y=a*exp(b*x)+c
- “power3P” # y=a*x^b+c)
一个严肃的问题：它结果可信吗？
- 我们已经检测了我们的R函数包“basicTrendline”, 它工作性能稳定；
- 更重要的是它的拟合结果和商业软件OriginPro完全相等；
- 甚至对幂函数power函数（y=a*x^b +c）比OriginPro软件更好
（更高的R2，更低的p值，因为我们采取了优于Origin软件的selfStart计算方法）！
在R中安装 “basicTrendline”
函数包
1. 直接从CRAN官方获取资源安装：
install.packages('basicTrendline')
library(basicTrendline)
2. 使用Github资源安装：
install.packages('devtools') library(devtools)
install_github('PhDMeiwp/basicTrendline@master', force = TRUE)
library(basicTrendline)
使用 “basicTrendline” 函数包
建立 x，y数据集，比如：
x<-c(1,30,90,180,360)
y<-c(4,8,10,11,11)
然后运行：
library(basicTrendline)
trendline(x,y,model='exp3P', summary=TRUE,
eDigit=10, ePos='topleft',linecolor='red')
