多項式曲線上にポイントを追加する

Question

多項式の曲線を描こうとしていますが、曲線がいくつかの場所で真っ直ぐに見える点はほとんどありません。多項式のより多くの点をテストするにはどうすれば良いですか？問題を解決しようとしているコードで下の問題を示す画像。

library('MonoPoly') # monotonic polynomials 

dataT = read.csv("data.csv", header=TRUE, sep=",") 
x <- dataT[,'x'] 
y <- dataT[,'y'] 
fitResult <- monpol(y~x, degree=3,algorithm="Hawkins") 
fitted <- fitted(fitResult) # not enough data points. Only 120 

z = predict(fitResult, seq(1, 5, 0.01)) # attempt at making more data points 

plot(1:5, 1:5, type = "n")# setting up coord system 
points(x,y,col="red") # plotting data fitting to 
lines(sort(x), sort(fitted),col="blue") #plotting fitted because z isn't working 
points(x,z,col="blue") # plotting curve 

Answer 1

あなたは、再現性の例を与えたが、質問のこの種の答えに、一般的にはRの中で最もpredict()方法は、追加のポイントを予測することができますnewdata引数を持っていることですしていません。データの設定

library('MonoPoly') # monotonic polynomials 

：一般的に

set.seed(101) 
dd <- data.frame(x=c(1,2,10:20)) 
dd$y <- with(dd,rnorm(13,2+3*x-0.2*x^2,sd=0.4)) 

をRでのフィッティング関数は、引数dataを提供していますならば、それはそれを使用することをお勧めします。

fitResult <- monpol(y~x, degree=3,algorithm="Hawkins",data=dd) 

構築物の予測データフレームと新しいデータで予測：

pframe <- with(dd,data.frame(x=seq(min(x),max(x),length.out=101))) 
pframe$y <- predict(fitResult, newdata=pframe) 

プロット結果：

par(bty="l",las=1) ## cosmetic 
plot(y~x,data=dd,col="red") 
lines(dd$x, fitted(fitResult),col="blue",type="b",cex=2) 
with(pframe, points(x,y,col="purple",cex=0.5))