在R中的curve()绘图中调用非线性回归模型的更好方法？

在R中的curve()绘图中调用非线性回归模型的更好方法是使用nls()函数。nls()函数可以拟合非线性模型，并返回拟合的参数值。在curve()函数中，可以通过传递一个匿名函数来调用nls()函数，并将拟合的参数传递给匿名函数来生成曲线。

以下是一个示例代码：

# 导入所需的包
library(ggplot2)

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))

# 定义非线性模型
model <- nls(y ~ a * x^2 + b * x + c, data = data, start = list(a = 1, b = 1, c = 1))

# 使用curve()函数绘制曲线
curve(predict(model, newdata = data.frame(x = x)), from = 1, to = 10, xlab = "x", ylab = "y")

# 添加数据点
geom_point(data = data, aes(x = x, y = y))

在上面的代码中，我们首先导入了ggplot2包，并创建了一个包含x和y值的数据集。然后，我们使用nls()函数定义了一个非线性模型，其中y是依赖于x的二次多项式。接下来，我们使用curve()函数绘制了拟合的曲线，并使用geom_point()函数添加了数据点。

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求调整模型和数据集。对于更复杂的非线性模型，你可能需要提供更准确的初始参数值。你可以通过调整start参数来改变初始参数值。

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