補間と曲線フィッティングR

Question

私はケミカルエンジニアであり、Rについて非常に新しいです。私は、相境界の解析のためにR（そして最終的には光沢のあるアプリ）でツールを構築しようとしています。シミュレーションを使用して、4次の多項式でよく表現できる2つの曲線を示す出力が得られます。次のようにデータがある：

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

私が従わなければならない手順が第二を生成するために2つの曲線間の差を使用します。曲線を比較するために、データは、例えば0.2のような設定増分で圧力の関数として増加しなければならない。シミュレーションからのデータはインクリメンタルではなく、出力。

は最高のラインを発見

Iは、y軸上のx軸上の圧力および温度を用いてデータをプロット

• ：
  これを解決するために、ExcelでのIには、各曲線上の次の手順を行いますこのことから、圧力

の設定刻みで温度を計算するために、曲線の方程式を使用し

多項式4次を使用してフィットし、私は曲線mathemaを比較することができました必要な出力を生成します。

Rでこれを実行する方法や、統計や簡略化されたアプローチがある場合（ベジェ曲線点の抽出など）は誰にもありませんか？

もう少し詳しく説明すると、グラフ（全部で4つ）がグラフのタイトル、温度、圧力の3つの列に表示されるように、データを取得してまとめました。私はDatacampでggplot2のコースを踏んだ後にこれを行いましたが、このフォーマットが回帰などを実行するときに適しているかどうかはわかりません。私のデータセットの頭はここで見ることができます：

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

私は謝罪ので、これは愚かな質問であると私は間違った用語を使用していた場合、Rに非常に新しいです。

Answer 1

私はヤープさんのコメント@に同意するものの、多項式回帰はR.で非常に簡単です私はあなたの最初の行あげる：

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)) 

を今すぐあなたの多項式係数がlm$coefであり、あなたは簡単にそれらを抽出し、することができますフィッティングされた線をプロットする：

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) 

適合値も単にlm$fitを使用して与えられます。 2番目の曲線のための同じ多項式を構築し、係数だけでなく、線を比較してください。