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生信分析-Meta分析-基础实验

如何使用R语言拟合曲线

> x = c(100,200,300,450,600,800,1000)  > y = c(253, 337,395,451,495,534,574)  > lm.1 = lm(y ~ x)> lm.2=lm(y~x+I(x^2))  > lm.3=lm(y~x+I(x^2)+I(x^3))  > summary(lm.1)$coef                 Estimate  Std. Error   t value     Pr(>|t|) (Intercept) 269.4660734 24.18421016 11.142232 0.0001015488 x             0.3341268  0.04180624  7.992271 0.0004951455  > summary(lm.2)$coef                   Estimate   Std. Error   t value     Pr(>|t|) (Intercept)  2.002120e+02 1.695062e+01 11.811481 0.0002940767 x            7.061816e-01 7.567631e-02  9.331607 0.0007341536 I(x^2)      -3.410076e-04 6.754293e-05 -5.048753 0.0072374199  > summary(lm.3)$coef                   Estimate   Std. Error   t value     Pr(>|t|) (Intercept)  1.554847e+02 8.182083e+00 19.003076 0.0003181899 x            1.118596e+00 6.453789e-02 17.332397 0.0004185186 I(x^2)      -1.254302e-03 1.360356e-04 -9.220394 0.0026985540 I(x^3)       5.550306e-07 8.183596e-08  6.782234 0.0065518838  > plot(x,y)  > lines(x,fitted(lm.1),lty=1)  > lines(x,fitted(lm.2),lty=2)  > lines(x,fitted(lm.3),lty=3)  > legend(700,400,c("直线","二次","三次方"),lty=1:3)   > summary(lm.1)$r.squared  [1] 0.9274062  > summary(lm.2)$r.squared  [1] 0.9901534  > summary(lm.3)$r.squared  [1] 0.9993971


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