보간 및 곡선 피팅 R

Question

저는 화학 엔지니어이며 매우 R에 익숙합니다. 위상 경계 분석을 위해 R (그리고 결국에는 반짝이는 앱) 도구를 만들려고합니다. 시뮬레이션을 사용하여 4 차 다항식으로 잘 표현할 수있는 두 개의 곡선을 보여주는 출력을 얻습니다. 다음과 같은 데이터는 다음

https://i.stack.imgur.com/8Oa0C.jpg

I가 따라야 할 절차는 제를 생산하기 위해 두 개의 곡선 사이의 차이를 사용한다. 곡선을 비교하기 위해 데이터는 압력 증감에 따라 증가합니다 (예 : 0.2). 시뮬레이션에서 얻은 데이터는 점진적으로 증가하지 않으므로 곡선을 기준으로 비교할 방법이 없습니다. 산출.

최선의 라인을 발견

I는 y 축에 X 축의 압력 및 온도 데이터를 플롯

• :
  이것을 해결하기 위해, Excel에서 I는 각 곡선의 다음 단계를 수행 이 압력

세트 단위에서의 온도를 산출하는 곡선의 방정식을 사용

4 차 다항식을 사용하여 착용감 I는 곡선 mathema을 비교할 수 있었다 필요 출력을 생성합니다.

R에서 이것을 수행하는 방법에 대한 제안이 있습니까? 아니면 더 많은 통계 또는 단순화 된 접근법이 있습니까 (베 지어 커브 포인트 추출 등)?

조금 더 자세하게 설명하자면, 그래프 (총 4 개)가 그래프 제목, 온도 및 압력이라는 세 개의 열로 표시되도록 데이터를 가져 와서 정리를 병합했습니다. 나는 Datacamp에서 ggplot2에 대한 과정을 따라 한 후에 이것을했지만, 회귀 분석을 할 때이 형식이 적합한 지 확실하지 않은가요? 내 데이터 세트의 머리는 여기에서 볼 수있다 :

https://i.stack.imgur.com/WeaPz.jpg

나는 사과 있도록이 바보 같은 질문 내가 잘못된 용어를 사용하고있는 경우, R 아주 새로운 오전.

Answer 1

나는, 다항식 회귀 R.에서 매우 쉽게 야프의 코멘트 @ 동의하지만 난 당신이 첫 번째 줄주지 :

x <- c(0.26,3.33,5.25,6.54,7.38,8.1,8.73,9.3,9.81,10.28,10.69,11.08,11.43,11.75,12.05,12.33) 
y <- c(16.33,24.6,31.98,38.38,43.3,48.18,53.08,57.99,62.92,67.86,72.81,77.77,82.75,87.75,92.77,97.81) 
lm <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3) + I(x^4)) 

지금 당신의 다항식 계수 lm$coef에를, 파일을 추출하고 쉽게 할 수 있습니다 예 :

coefs <- lm$coef 
plot(x, y) 
lines(x, coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[3] * x^2 + coefs[4] * x^3 + coefs[5] * x^4) 

적합 값은 단순히 lm$fit을 사용하여 지정됩니다. 두 번째 곡선에 대해 같은 다항식을 만들고 "선"뿐만 아니라 계수를 비교하십시오.