Näide 1. Erinevat tüüpi joonte kasutamisne

# Algandmed
# Kasutame R´iga kaasatulevat andmestikku ChickWeight
data(ChickWeight)

# Vaatame, millised need andmed on (10 esimest vaatlust)
ChickWeight[1:10,]

# Hindame mudelid 4 erineva dieedi jaoks (ja ühe kõigi andmete pealt)
mudel1=glm(weight~poly(Time,2), data=ChickWeight[Diet==1,], family=gaussian(link="log"))
mudel2=glm(weight~poly(Time,2), data=ChickWeight[Diet==2,], family=gaussian(link="log"))
mudel3=glm(weight~poly(Time,2), data=ChickWeight[Diet==3,], family=gaussian(link="log"))
mudel4=glm(weight~poly(Time,2), data=ChickWeight[Diet==4,], family=gaussian(link="log"))
mudel5=glm(weight~poly(Time,2), data=ChickWeight, family=gaussian(link="log"))

# Prognoosime kasutades hinnatud mdueleid tibude kaalu
x=seq(0,22,0.1)
y1=predict(mudel1, data.frame(Time=x), type="response")
y2=predict(mudel2, data.frame(Time=x), type="response")
y3=predict(mudel3, data.frame(Time=x), type="response")
y4=predict(mudel4, data.frame(Time=x), type="response")
y5=predict(mudel5, data.frame(Time=x), type="response")

# Joonistame iga dieedi jaoks kasvukõvera
plot(x,y1, type="l", ylim=c(0,300),
xlab="Aeg (päevades)", ylab="Kaal (gr)",
main="Tibude kasvukiiruse sõltuvus dieedist")
lines(x,y2, lty=2)
lines(x,y3, lty=3)
lines(x,y4, lty=4)
lines(x,y5, lty=1, lwd=2)

# Lisame abijooned
grid(lty=1)

# Lisame legendi
legend(2,280, c("Dieet 1", "Dieet 2", "Dieet 3", "Dieet 4", "Keskmine"),
lty=c(1:4,1), lwd=c(1,1,1,1,2), bg="white")

Märkus:
Joone tüübi võib määrata ka teksti abil (mille pikkus on 2, 4, 6 või 8 tähte). Sellisel juhul näitab esimene täht esimese joone pikkust, teine täht esimese joonevahe pikkust (number esitada kuueteistkümnendsüsteemis), kolmas teise joonelõigu pikkust jne. Näiteid:
"111191"
"1518"
"A19211"
"ABCDEF11"