R-定位两条曲线的交点

在此论坛中，有很多关于在拟合模型和某些原始数据之间找到交点的问题。但是，就我而言，我处于早期阶段，我仍在评估数据。

首先，我创建了一个数据框，其中包含一个理想值应为1.0的比率值。我已经绘制了数据框，还使用abline()函数在绘制了一条水平线y=1.0。该水平线和比率图在某个点相交。

plot(a$TIME.STAMP, a$PROCESS.RATIO,
     xlab='Time (5s)',
     ylab='Process ratio',
     col='darkolivegreen',
     type='l')
abline(h=1.0,col='red')

我的目标是定位交点，说x和在绘制两条垂直线x±k，如abline(v=x-k)和abline(v=x+k)其中，k是公差某些频带。

在图上应用网格并不是真正的选择，因为该图将成为多面板图的一部分。而且，由于比率数据的布局非常紧密，因此该图不会太可读。最后，这x±k在我与领域专家的讨论中将非常有价值。

您能指导我如何实现这一目标吗？

这是两个解决方案。第一个使用locator()，如果您没有太多图表可以生成，将非常有用：

x <- 1:5
y <- log(1:5)
df1 <-data.frame(x= 1:5,y=log(1:5))
k <-0.5

plot(df1,type="o",lwd=2)
abline(h=1, col="red")
locator()

通过单击相交（并在图表的左上方停止定位器），您将获得相交：

> locator()
$x
[1] 2.765327
$y
[1] 1.002495

然后，您将添加abline(v=2.765327)。

如果您需要一种更具可编程性的求交点的方法，我们将不得不估计您数据的功能。不幸的是，您尚未向我们提供PROCESS.RATIO，因此我们只能猜测您的数据是什么样子。希望数据是顺利的。这是一个适用于非线性数据的解决方案。如上图所示，R所做的只是在点之间画一条线。因此，我们必须在其中拟合一条曲线。在这里，我用2阶多项式拟合数据。如果数据的线性度较低，则可以尝试增加阶数（此处为2）。如果您的数据是线性的，请使用simple lm。

fit <-lm(y~poly(x,2))
newx <-data.frame(x=seq(0,5,0.01))
fitline = predict(fit, newdata=newx)

est <-data.frame(newx,fitline)

plot(df1,type="o",lwd=2)
abline(h=1, col="red")
lines(est, col="blue",lwd=2)

使用该拟合曲线，我们可以找到最接近y = 1的点。一旦有了该点，就可以在相交处和+/- k处绘制垂直线。

cross <-est[which.min(abs(1-est$fitline)),] #find closest to 1

plot(df1,type="o",lwd=2)
abline(h=1)
abline(v=cross[1], col="green")
abline(v=cross[1]-k, col="purple")
abline(v=cross[1]+k, col="purple")