1.回归拟合

> plot(mtcars$mpg~mtcars$disp) 
> lmfit<-lm(mtcars$mpg~mtcars$disp)                        #线性回归模型
> abline(lmfit)                                            #画回归直线
> x <- -(1:100)/10 
> y <- 100 + 10 * exp(x / 2) + rnorm(x)/10 
> nlmod <- nls(y ~ Const + A * exp(B* x), trace=TRUE)      #非线性模型
> plot(x,y) 
> lines(x, predict(nlmod), col="red")                      #画拟合曲线
> plot(cars, main = "lowess(cars)") 
> lines(lowess(cars), col = "blue")                        #画局部加权回归平滑线
> lines(lowess(cars, f=0.3), col = "orange")               #f参数修改局部范围

2.线性回归模型的检验 

> lmfit<-lm(mtcars$mpg~mtcars$disp) 
> par(mfrow=c(2,2)) 
> plot(lmfit)