Estimado Javier,
Quizas lo siguiente pueda servirte:
# algunso datos
n <- 100
x <- rnorm(n)
y <- 1.4 + 1.2*x + 1.3*x^2+ rnorm(n)
# lo que tienes
par(mfrow = c(1, 2))
plot(x, y)
fit <- lm(y ~ x + I(x^2))
points(x, p <- predict(fit), type = 'l', col = 2)
# usando order()
o <- order(x, decreasing = TRUE)
plot(x, y)
points(x[o], p[o], type = 'l', col = 2)
Un saludo,
Jorge.-
2012/7/27 Marcuzzi, Javier Rubén <>
> Buenas noches:
>
> Les consulto por lo siguiente, tengo este gráfico
> [image: image]
> Estos son el resultado de modelos mixtos, los datos son almacenados en un
> data.frame, resumiendo el código, quitando el x <- data.frame() como el
> plot()
>
> El primero es fitted:
> goatMilk$dim, fitted(fitWilm_goat)
> plot la línea de arriba
>
> El segundo es predict:
> goatMilk$dim, predict(fitWilm_goat)
>
> El tercero es plot + lines
> goatMilk$dim, goatMilk$milk
> plot a la línea de arriba +
> lines(y=predict(fitWilm_goat), col='red', x=goatMilk$dim)
>
> Ahora me concentro el el último:
> [image: image]
> Como se puede ver, es horrible. Tendrían que ser curvas como las
> anteriores (que son una sucesión de puntos).
> Pensé en tres cosas, la primera en que como los puntos son de varios
> animales y estos están como aleatorios me crea una curva para cada uno,
> pero esto me me explica (o no comprendo) porqué esas líneas ?horizontales?.
> Otro pensamiento fue ordenar los datos por dim:
> goatMilk <- goatMilk[order(goatMilk$dim),]
> Superponiendo ambos gráficos obtengo un mamarracho
> [image: image]
> Lo tercero que pensé es que no se debe usar ?lines? cuándo tengo factores
> aleatorios, sin separarlos en varios gráficos.
> ¿pero si deseo graficar la curva teórica resultante del modelo?
>
> Resulta que a partir de la curva del modelo pienso usar integrales para
> calcular valores bajo ciertos tramos. Pero me desorientan los resultados en
> rojo,
> ¿es un error mío al usar lines dentro de plot?
>
> ¿que usarían para graficar la línea (curva) sobre los puntos? (aquí puse
> pocos datos, si uso todos la superposición de puntos no sirve).
>
> Ahora lo mismo pero:
> Con pocos datos la sucesión de puntos crea una curva, si utilizo datos de
> otra fuente, donde la cantidad es mayor pero de no muy buena calidad, no
> queda como una curva presentable fruto de una sucesión de puntos.
> [image: image]
>
> Aquí en realidad puedo hacer más de una curva o un modelo mixto con
> parámetros comunes, donde un factor sería quien reemplazaría varias curvas.
> O mejor dicho, me interesa un modelo que englobe a todos y poder realizar
> integrales a la curva resultante de ese modelo.
>
> ¿Cómo puedo graficar varias líneas dentro de esos puntos? ¿O una línea que
> grafique el modelo?
> Mirando las líneas rojas, al plantear la integral, ¿hay problemas o al
> graficar mal no hay ningún inconveniente con algo como integral<-
> function(x) {(ajust$coefficients["x"]) * x +
> ajust$coefficients["(Intercept)"]} ?
>
> ¿Alguna sugerencia, idea, crítica, enseñanza, corrección?
>
> Eso rojo me desconcierta, el último gráfico si está todo bien me indica un
> problema que no es de R.
>
> Javier Marcuzzi
>
> _______________________________________________
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