#概要
smooth.splineを使って点と点を滑らかに通るcubic smoothing spline curve（3次平滑化スプライン曲線）を描く。

#使用例
今回は滑らかに結びたいデータセットxyを、適当な乱数を使って用意。

x <- rep(1:10)
y <- rnorm(10, mean=0.5, sd=0.2)
xy <- data.frame(x,y)

こんな感じのデータ

##     x         y
## 1   1 0.5731112
## 2   2 1.0058572
## 3   3 0.6335509
## 4   4 0.2445897
## 5   5 0.3784457
## 6   6 0.5662213
## 7   7 0.6725708
## 8   8 0.4708219
## 9   9 0.5967647
## 10 10 0.6542743

次に各種パラメータの設定。
new_xのlengthは、predict関数により予想される点の数である。
今回は、3種類のsparパラメータを使って平滑化スプライン曲線を描画した。

plot(xy[,1],xy[,2],xlim=c(1,10),ylim=c(0,1),
     xlab="x",ylab="y",cex=1)#xyをplotしておく

new_x <- seq(1,10,length=100)#予測される点の数
spar_i <- c(0,0.4,1)#sparパラメータの変更
col_i <- c("red","green","blue")#描画パラメータ

for(i in 1:3){
  sp <- smooth.spline(xy[,1],xy[,2],spar=spar_i[i])
  pred <- predict(sp,new_x)
  par(new=T)
  lines(lwd=1, pred, col=col_i[i])
}

こんな感じで点と点を滑らかに結んだ曲線が描かけた。必ずしも点を通るわけではないので注意。