如何在R中平滑非线性回归曲线

Question

因此，我被要求在MASS软件包中获取变量Length的估计theta。 我使用的代码以及生成的曲线如下所示。 不知何故，我最终不会得到平滑的曲线，而是得到了非常“块状”的曲线，以及曲线上各点之间的一些线。 谁能帮助我获得平滑的曲线？

utils::data(muscle,package = "MASS")
Length.fit<-nls(Length~t1+t2*exp(-Conc/t3),muscle,
                start=list(t1=3,t2=-3,t3=1))
plot(Length~Conc,data=muscle)
lines(muscle$Conc, predict(Length.fit))

剧情图片： 。

编辑：作为后续问题：如果我想更准确地预测曲线，我将使用非线性回归来预测21种物种的曲线。 这给我一个向量

theta=(T11,T12,...,T21,T22,...,T3).

我可以创建一个绘制所有图形的for循环，但是像以前一样，我最终得到了块状曲线。 但是，我必须绘制这些曲线，如下所示：

for(i in 1:21) {
  lines(muscle$Conc,theta[i]+theta[i+21]*
        exp(-muscle$Conc/theta[43]), col=color[i])
  i = i+1
}

我看不到如何使用相同的技巧来平滑这些曲线，因为muscle $ Conc仍然只有4个值。

编辑2：我想通了，并将其更改为以下内容：

lines(seq(0,4,0.1),theta[i]+theta[i+21]*exp(-seq(0,4,0.1)/theta[43]), col=color[i])

Answer 1

如果查看cbind(muscle$Conc, predict(Length.fit)) ，您会看到许多点是重复的，并且它们没有按照Conc顺序排序。 lines只是按顺序绘制点并连接点，从而为您提供多条来回线。 下面的代码根据Conc一组唯一的有序值进行predict 。

plot(Length ~ Conc,data=muscle)
lines(seq(0,4,0.1),
      predict(Length.fit, newdata=data.frame(Conc=seq(0,4,0.1))))