根据最小二乘法进行参数估计，然后把实际数据和估计参数后的曲线方程画个图
R语言中，lm是线性回归建模，如果指定方程是非线性的话就将曲线直线化再做回归。
nls是直接拟合曲线，表示非线性回归建模函数，参数是显示的，也就是建模时要把系数标注出来并给出范围。
#最小二乘回归mod1<-lm((rp-rf)~(rm-rf)+I((rm-rf)^2),data=TMdata)mod2<-nls((rp-rf)~a*(rm-rf)+b*I((rm-rf)^2)+c,data=TMdata,start=c(a=0,b=0,c=0))summary(mod1)summary(mod2)#保留rprm大于0的数据newdata<-subset(TMdata,TMdata$rp>0)newdata2<-subset(newdata,newdata$rm>0)ggplot() +geom_point(aes(x = newdata2$rm, y = newdata2$rp),alpha = 0.5, size = 5, color = "red")+geom_line(aes(x = newdata2$rm, y = predict(mod2,newdata2)),size = 1, color = "blue")+labs(x='市场组合收益率',y='基金实际收益率')
