39 R语言多项式拟合及样条回归

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前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：

多项式回归和样条回归1多项式回归和样条回归2

今天用R语言实操。

39.1 多项式拟合

我们用car包里面的USPop数据集进行演示。这个数据集一共两列，一列是年份，另一列是美国每一年的人口数量，数据一共22行。

# 加载数据library(car)## Loading required package: carDatadata("USPop")psych::headTail(USPop)## year population## 1 1790 3.93## 2 1800 5.31## 3 1810 7.24## 4 1820 9.64## ... ... ...## 19 1970 203.3## 20 1980 226.54## 21 1990 248.71## 22 2000 281.42

我们首先画图看看两列数据的情况：

plot(population ~ year, data = USPop)

这个数据很明显是曲线的形状，并不是一条直线，所以此时我们直接用线性回归（直线）拟合这样的数据是不合适的。不信我们可以画图看看。

# 拟合线性回归f