Hola,

Un paquete muy bueno para visualizar modelos de regresión es visreg: http://myweb.uiowa.edu/pbreheny/publications/visreg.pdf

https://cran.r-project.org/web/packages/visreg/index.html

Saludos,

Paco


El 13/03/2017 a las 17:39, Maria Rubio escribió:
Hola a tod@s,

Tengo unos datos y he ajustado un modelo de regresión polinómica de
segundo orden. Quiero representar la recta de regresión en el scaterplot
y he visto que sería con la función lines() pero me no sale una linea,
sino varias. yo únicamente lo que quiero representar es la curva que
representa la ecuación de regresión. ¿Alquien sabe cómo podría
solucionarlo? Mil gracias! Copio los datos y el código que tengo.

  > d_curts
   [1]  5.5731584687 -0.8497090298  0.4200072789  2.9401847875 -0.9689894713
   [6]  0.4925896464  0.4471931879  1.1878281363 -0.5754282154 6.0011162787
[11] -0.6025635799  1.7802600660 -0.4322190239 -0.0006110837 -0.2550656393
[16]  2.6603504501  0.6704813565 -0.8390244722 -0.3579573663 0.2263731194
[21] -0.7390413477 -0.8753141928 -0.4826999107 -0.9661039863 12.2177407894
[26]  1.5249845940 -1.1052727049 -0.5373145821  0.2150899632 0.6259433090
[31] -0.2398788274 -0.2122319351 -1.7578367934 -1.1006866112 -1.2226234039
[36]  1.5330371791  1.7052245966  3.6438197535  8.2646387840 1.0330274260
[41]  0.7997747927 -1.0761388523 -1.3455398591 -0.2762898331 2.8022335381
[46] -0.0829197877 -0.6697127177 -0.7273403952 -0.9446242467 -1.2954518577

  > d_asims
   [1] -1.309408272  0.182279873 -1.178563632  0.994008472 0.571249697
   [6]  0.562234930  1.144663683  1.092390884  0.606554733 2.353817103
[11]  0.813800974  1.252250248 -0.975293157  0.536352909 0.265426933
[16]  1.610710771  0.438327754  0.653287956  0.852820436 0.446247366
[21]  0.307488565 -0.008596662  0.329814508  0.468199228 3.676572943
[26]  1.209421903 -0.053317412  0.763878873  0.776093256 -0.814544686
[31] -0.354841249  0.577302071  0.449463773  0.275178311 -0.143773429
[36]  1.498131628  1.561494855  2.085344449  2.257565824 1.198514663
[41]  0.179090101 -0.514055159  0.208643428  0.850107832 -1.947372009
[46]  0.722207579 -0.296835090 -0.736682200 -0.289436369 0.040345541
  > model=lm(d_curts ~ d_asims + I(d_asims^2))
  > plot(d_asims,d_curts,xlab="Skewness", ylab="Kurtosis")


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