R:在函数中使用smooth.spline

Question

我正在尝试按照Karsten W的建议使用smooth.spline创建一条流畅的线条。我已经创建了一个简单的数据集，我在函数中调用它来绘制曲线图。它是根据Parfait here的建议进行聚合的。

我正在尝试使用smooth.spline为绘制的点创建一个最佳拟合，但为了让它工作，我需要它只调用函数中的临时数据集，这是我无法做到的。

下面是一个自包含的代码：

d1 <- c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4)
d2 <- c(1:12)
d3 <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2)
df <- cbind(d1, d2, d3)
rm(d1, d2, d3)

average_plot <- function(a, b) {
  for_plot <- aggregate(reformulate(a, b), df, mean)
  smoothingSpline = smooth.spline(reformulate(a, b), spar=0.35)
  plot(reformulate(a, b), for_plot)
  lines(smoothingSpline)
}
average_plot("d1", "d3")

(我必须承认，我不太理解reformulate(a, b)位，因为尽管它可以工作，但它与手册中显示的语法不同。)

任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

你们已经很接近了。您的链接答案对x轴上的值使用smooth.spline，因此实际上您不需要考虑with。smooth.spline函数没有数据参数，因此我们需要使用with。最好不要在函数中对数据进行“硬编码”，因此我们将dat作为另一个参数。

dat <- data.frame(d1=c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4), 
                 d2=1:12)

average_plot <- function(a, b, dat) {
  for_plot <- aggregate(reformulate(a, b), dat, mean)
  smoothingSpline <- with(for_plot, smooth.spline(reformulate(a, b), spar=0.35))
  plot(reformulate(a, b), for_plot)
  lines(smoothingSpline)
}

结果

average_plot(a="d1", b="d2", dat)

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