r - R中的线性插值

Question

我有真实数据的数据集，例如，看起来像这样：

# Dataset 1 with known data
known <- data.frame(
    x = c(0:6),
    y = c(0, 10, 20, 23, 41, 39, 61)
)

plot (known$x, known$y, type="o")

现在我想提一个问题
“如果原始数据集的所有中间数据点位于周围的测量值之间的直线上，则0.3的Y值将是多少？”

 # X values of points to interpolate from known data
 aim <- c(0.3, 0.7, 2.3, 3.3, 4.3, 5.6, 5.9)

如果您看一下图表：我想获得Y值，其中的斜线与已知数据的线性插值相交

abline(v = aim, col = "#ff0000")

因此，在理想情况下，我将使用已知数据创建“ linearInterpolationModel”，例如

model <- linearInterpol(known)

...然后我可以要求Y值，例如

model$getEstimation(0.3)

（在这种情况下，应给出“ 3”）

abline(h = 3, col = "#00ff00")

我怎么能意识到这一点？我会手动为每个值执行以下操作：


与当前X值Xsmall相比，最接近的X值Xlarge和最接近的X值X是什么。
计算相对较小X值的相对位置relPos = (X - Xsmall) / (Xlarge - Xsmall)
计算预期的Y值Yexp = Ysmall + (relPos * (Ylarge - Ysmall))


至少对于软件Matlab，我听说有一个内置功能可解决此类问题。

谢谢你的帮助，

斯文

Answer 1

您可能正在查看approx()和approxfun() ...，或者我想您可以将lm用于线性拟合，将lowess用于非参数拟合。