在r中添加了坡度线的多密度图
在r中添加了坡度线的多密度图
提问于 2021-08-10 15:23:44
我想创建具有多个组的密度图，并为平均值添加坡度线。该图如下所示：
library(tidyverse)
library(ggridges)
data1 <- data.frame(x1 = c(rep(1,50), rep(2,50), rep(3,50), rep(4,50), rep(5,50)),
y1 = c(rnorm(50,10,1), rnorm(50,15,2), rnorm(50,20,3), rnorm(50,25,3), rnorm(50,30,4)))
data1$x1 <- as.factor(data1$x1)
ggplot(data1, aes(x = y1, y = x1, fill = 0.5 - abs(0.5 - stat(ecdf)))) +
stat_density_ridges(geom = "density_ridges_gradient", calc_ecdf = TRUE) +
scale_fill_viridis_c(name = "Tail probability", direction = -1)
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-08-10 21:28:43
有两种方法可以构建红线。您可以(1)通过表示组平均值的点使用geom_line，或者(2)通过数据拟合回归。
(1)将被截断以适合数据，(2)可以扩展到数据之外，但只有在x和y之间存在整体线性关系时才会看起来正确。
(1)的代码
means <- aggregate(y1 ~ x1, data=data1, FUN=mean)
ggplot(data1, aes(x = y1, y = x1, fill = 0.5 - abs(0.5 - stat(ecdf)))) +
stat_density_ridges(geom = "density_ridges_gradient", calc_ecdf = TRUE) +
scale_fill_viridis_c(name = "Tail probability", direction = -1) +
geom_line(aes(x=y1, y=as.numeric(x1), fill=1), data=means, colour="red")
// NB: need to override the fill aesthetic or you get an error代码(2)
regressionLine <- coef(lm(as.numeric(x1) ~ y1 , data=data1))
ggplot(data1, aes(x = y1, y = x1, fill = 0.5 - abs(0.5 - stat(ecdf)))) +
stat_density_ridges(geom = "density_ridges_gradient", calc_ecdf = TRUE) +
scale_fill_viridis_c(name = "Tail probability", direction = -1) +
geom_abline(intercept=regressionLine[1], slope=regressionLine[2], colour="red")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68729530
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
