平滑曲線

在上面的圖形中，由於整個資料沒有很明顯的趨勢，這時候可以利用 loess 配適一條平滑曲線，幫助我們更容易抓出整個資料大概的走勢：

plot(x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R,
  xlab = "Exposed soil",
  ylab = "Species richness", main = "Scatter plot",
  xlim = c(0, 45), ylim = c(4, 19))
M.Loess <- loess(R ~ BARESOIL, data = Veg)
Fit <- fitted(M.Loess)
Ord1 <- order(Veg$BARESOIL)
lines(Veg$BARESOIL[Ord1], Fit[Ord1],
  lwd = 3, lty = 2)

r-basic-plotting-tools-scatterplot-9

Exercise 1
Amphibian_road_Kills.xls 是兩棲動物在葡萄牙馬路上的死亡資料，TOT.N 是該觀測點動物的死亡數，而 OLIVE 是橄欖樹的數量，D.PARK 則是觀測點到最近的自然公園之間的距離。

請將 Amphibian_road_Kills.xls 的資料讀入 R，並且依序進行下列動作：

  1. 畫出 TOT.N 與 D.PARK 的關係圖，並加入適當的文字標示。
  2. 使用資料點的大小來表示 OLIVE 的數量。
  3. 加入平滑曲線。

總覽

下面這張表是本篇所介紹過的 R 函數總覽。

函數 說明 範例
plot 畫出 x 與 y 的分佈圖（scatter plot）。 plot (x, y)
lines 在圖形中加入線條。 lines (x, y)
order 計算資料的排序向量。 order(x)
loess LOESS 平滑曲線。 M <- loess (y ~ x)
fitted 計算配適值。 fitted (M)

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