用ggplot2的stat_smooth调整拟合行增量？
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包，而stat_smooth是ggplot2中的一个函数，用于拟合数据并绘制平滑曲线。
在使用ggplot2的stat_smooth函数时，可以通过调整参数来控制拟合行的增量。具体来说，可以使用method参数来选择拟合方法，常见的方法包括线性回归（method="lm"）、局部多项式回归（method="loess"）等。另外，可以使用formula参数来指定拟合模型的公式，例如formula = y ~ x表示使用y作为因变量，x作为自变量进行拟合。
调整拟合行增量的方法有很多，可以通过调整参数来改变拟合的灵活性，例如通过调整span参数来控制局部多项式回归的平滑度。此外，还可以通过调整size参数来改变拟合行的粗细，color参数来改变拟合行的颜色等。
ggplot2的stat_smooth函数适用于各种数据分析和可视化场景，例如探索数据的趋势、展示数据的关系等。通过拟合行的增量，可以更好地理解数据的变化趋势和关联性。
腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库、人工智能服务等。具体来说，可以使用腾讯云的云服务器来搭建R语言环境，并使用云数据库来存储和管理数据。此外，腾讯云还提供了人工智能服务，可以用于数据分析和模型训练等任务。
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我正在使用ggplot2的stat_smooth的loess方法来拟合我的数据。我的原始数据的X增量是1年。然而，stat_smooth的loess拟合直线给出了X‘的增量为0.522。我想知道有没有办法调整从stat_smooth返回的拟合行的增量？基本上，将X增量保持为其原始长度。非常感谢！
print(ggplot(orig_data, aes(Year,Value, col=County)) + geom_point(na.rm = T) +
stat_smooth(alpha=.2,size=1,se=F,method="loess",formula = y~
浏览 0提问于2017-02-23得票数 1
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我正在处理一个数据集，其中我必须转换一些数据以进行曲线拟合。我使用ggplot2绘制它，并可以在转换后的数据上使用stat_smooth来获得拟合，但随后希望将结果覆盖在正确的数据点上。
作为一个玩具示例，假设我有
qplot(1:10，1:10)+stat_smooth(formula=y+1~x，method="lm")
但是我想将stat_smooth行向下移动一位(不是从公式中去掉+1 )。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2011-03-30得票数 1
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使用stat_smooth，我可以将模型与数据相匹配。例如。
g=ggplot(tips,aes(x=tip,y=as.numeric(unclass(factor(tips$sex))-1))) +facet_grid(time~.)
g=g+ stat_summary(fun.y=mean,geom="point")
g=g+ stat_smooth(method="glm", family="binomial")
我想知道glm二项式拟合的系数。我可以用dlply重新拟合，用ldply得到系数，但我希望避免这样的重复。
调用str(g)
浏览 0提问于2010-04-19得票数 3
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我想使用stat_smooth()绘制具有多个回归变量的回归的拟合值。看起来stat_smooth()只允许使用ggplot的aes部分中指定的(x，y)数据的回归。 下面是使用x=hp和y=mpg进行简单回归拟合的典型曲线图 head(mtcars)
require(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes=(x=hp, y=mpg))+geom_point()+
stat_smooth(method="lm", formula=y~x) 但是，我想绘制与上面相同的图，但是拟合的值应该来自具有两个回归变量的回归，例如x1=hp和x2=wt。 这个想法是，在控制
浏览 41提问于2019-05-15得票数 0
1回答
我有这个数据，数据帧fit1：
fit1
x y
1 0 2.36
2 1 1.10
3 2 0.81
4 3 0.69
5 4 0.64
6 5 0.61
我会找到数据的最佳指数拟合:我尝试了用stat_smooth在ggplot中使用，代码是：
p_fit <- ggplot(data = fit1, aes(x = x, y = y)) +
stat_smooth(method="glm", se=TRUE,formula=y ~ exp(x),colour="red") +
geom_point(colour="red
浏览 2提问于2016-05-16得票数 1
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使用软件包ggplot2和虹膜，我想用拟合的回归线绘制散点图。
library(ggplot2)
ggplot(data=iris, aes(x = Petal.Width, y = Petal.Length,color=Species)) +
geom_point(shape=1) +
stat_smooth(method = "lm",formula= 'Petal.Length ~ Petal.Width+I(Petal.Width^2)+SaleType+Petal.Width*Species', data=iris,
浏览 2提问于2016-04-15得票数 0
我想用ggplot来绘制两个变量之间的对应关系。稍后，我想使用非线性拟合，但我有一个错误信息，我没有完全理解的问题。我可以看到其他人也有类似的问题，但我可能不够聪明，无法理解答案。
我有一个包含4个变量的数据集。数据集中没有NA。
使用ggplot2，我想用一条回归线来绘制数据。为了简单起见，我从简单的线性回归开始。
library(ggplot2)
qt_int <- c(404, 402, 426, 392, 418, 410)
rr <- c(1000, 958, 982, 752, 824, 844)
gender <- c('male','
浏览 1提问于2016-10-30得票数 3
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这段代码用ggplot2中的交互绘制了回归线：
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(hp, mpg, group = cyl)) + geom_point() + stat_smooth(method = "lm")
可以用stat_smooth绘制没有交互的线条吗？
浏览 0提问于2014-05-18得票数 6
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我在图上显示拟合的指数方程时遇到了麻烦。我使用ggplot2和stat_smooth()来绘制点和拟合线。现在我想在图上显示拟合的方程，但stat_poly_eq()不起作用。有人知道怎么做吗？我的代码附在这里。 mydata = data.frame("conc_ensemble" = c( 2.000000, 2.477121, 2.778151, 2.954243, 3.000000, 3.477121, 3.778151, 3.954243, 4.000000,
4.477121, 4.778151,
浏览 48提问于2020-11-19得票数 1
1回答
晚上好,
我目前正试图在图中绘制y~1/x形式的倒数模型。我想绘制原始数据，预测的Y值和拟合模型(包括置信区间)。一切都很好，尽管用倒数1/x绘制了拟合的模型。我可以得到日志转换等，但交互转换不会对我起作用。我试过了
stat_smooth(method="lm", formula= y ~ 1/x)
stat_smooth(method="lm", formula= y ~ poly(x,-1)
stat_smooth(method="lm", formula= y ~ (x^-1)
不管用..。我遗漏了什么吗？我举了一个例子。任何帮助都是非
浏览 2提问于2015-01-17得票数 0
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我使用R。我在15个时间点上有25个变量，每个时间点每个变量有3个或更多的重复。我已经将其melt到一个data.frame中，我可以使用(以及其他)data.frame的facet_wrap()命令对其进行愉快的绘图。我的融合后的数据框架名为lis；下面是它的头和尾，因此您可以了解一下数据：
> head(lis)
time variable value
1 10 SELL 8.170468
2 10 SELL 8.215892
3 10 SELL 8.214246
4 15 SELL 8.910654
5 15 S
浏览 0提问于2010-06-05得票数 10
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我想在我的图中添加一条指数(+幂)(趋势)线。我正在使用ggplot2包。
我有这样的东西(只是有更多的数据)：
require(ggplot2)
df <-read.table("test.csv", header = TRUE, sep = ",")
df
meta temp
1 1.283 6
2 0.642 6
3 1.962 6
4 8.989 25
5 8.721 25
6 12.175 25
7 11.676 32
8 12.131 32
9 11.576 32
ggplot(d
浏览 0提问于2012-05-10得票数 7
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下面的代码绘制ANCOVA的结果：
library(HH)
ancova(weight ~ gesttime + dose, data=litter)
如果我尝试在ggplot中绘制相同的图，则最佳拟合线的斜率在dose的不同级别上不是均匀的。
library(ggplot2)
ggplot(litter, aes(gesttime, weight)) + geom_point() + facet_grid(. ~ dose) + stat_smooth(method="lm")
如何使用ggplot生成与ancova()输出相同的图？
浏览 0提问于2013-05-30得票数 3
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当我在ggplot2中创建一个图形并将黄土模型与使用stat_smooth(method = 'loess')的数据相匹配时，就没有问题了。然而，当我使用相同的数据来拟合黄土模型时，使用loess()函数，就会得到错误消息。为什么黄土在ggplot2中工作，而在loess()函数中不起作用？如何让loess()函数处理我的数据？
示例数据
df <- data.frame(matrix(ncol = 2, nrow = 15))
colnames(df)[1:2] <- c("date", "fraction")
df$date &l
浏览 1提问于2022-09-01得票数 0
我使用plm的线性面板模型创建了两个回归模型，并使用poisson和pglm软件包创建了一个通用的面板模型。
library(plm); library(pglm)
data(Unions) # from pglm-package
punions <- pdata.frame(Unions, c("id", "year"))
fit1 <- plm(wage ~ exper + rural + married, data=punions, model="random")
fit2 <- pglm(wage ~ exper +
浏览 15提问于2015-08-12得票数 5
1回答
我试图用nls模型来绘制我的数值并用曲线拟合它们。但我得到了一个错误，说我的变量没有起始值。
conc <- c(1.83, 3.66, 7.32, 14.65, 29.30, 58.59, 117.19, 468.75, 937.5, 1875, 3750)
avg <- c(0.02, 0.03, 0.05, 0.09, 0.23, 0.40, 0.60, 0.79, 0.98, 0.82, 1)
DataSet <- data.frame(conc, avg)
ggplot(DataSet, aes(x = conc, y = avg)) +
geom_p
浏览 0提问于2018-07-15得票数 3
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3回答
我已经在两种不同的视觉感知测试中测试了大量的参与者--现在，我想看看两种测试的性能有多大的相关性。
为了使相关性可视化，我用ggplot()在R中绘制了一个散射点，并拟合了一条回归线(使用stat_smooth())。但是，由于我的x和y变量都是性能度量，所以在拟合我的回归线时，我需要同时考虑它们--因此，我不能使用简单的线性回归(使用stat_smooth(method="lm"))，而是需要拟合正交回归(或完全最小二乘)。我该怎么做呢？
我知道我可以在formula中指定stat_smooth()，但我不知道使用什么公式。据我所知，所有预置方法(lm, glm, gam,
浏览 2提问于2014-11-18得票数 4
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我试图在ggplot2中绘制3个非线性模型。它在自动标度下工作，但在log10尺度上不起作用，在这里我得到了“奇异梯度误差”。有什么问题吗？
我试图拟合的数据(df1)：
x y
4.17 0.55
10.08 0.48
40.25 0.38
101.17 0.32
400.33 0.24
我试过的密码：
plot <- ggplot(df1, aes(x=x, y=y))+
stat_smooth(method="nls",
formula=y~I(a*x^(-n)),
data=df1,
浏览 1提问于2014-07-27得票数 1
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我在ggplot中使用stat_smooth()函数来绘制大型数据集。它工作得很好，直到我有超过100,000行。然后返回错误：
“‘Calloc”无法分配内存(18446744073673801728 /8字节)
我在一个48 GB的服务器上工作，正在观察任务管理器，我仍然有可用的内存。
在ctree()函数中也有类似的问题：
我的问题是不是由stat_smooth()或ggplot()的限制引起的？有没有其他人尝试过在这两个函数中运行大型数据集？你有同样的问题吗?还是你已经成功了？
浏览 26提问于2019-07-10得票数 1
2回答
我有一个二次回归模型。我想将模型的拟合回归线添加到散点图中。我更喜欢使用ggplot2。我能够绘制散点图，但是当我使用"stat_smooth()“指定公式时，我得到以下警告，并且拟合的线没有在散点图上绘制。
警告消息: 1：'newdata‘有80行，但找到的变量有24行2：stat_smooth()中的计算失败:参数表示行数不同: 80，24
我的代码如下。有没有人可以指导我，我应该做些什么不同的事情，这样我就可以用ggplot得到散点图中的回归曲线。
代码：
library(gamair)
library(ggplot2)
data(hubble)
names(hubb
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
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有没有办法提取从stat_smooth返回的拟合行的值？
我使用的代码如下所示：
p <- ggplot(df1, aes(x=Days, y= Qty,group=Category,color=Category))
p <- p + stat_smooth(method=glm, fullrange=TRUE)+ geom_point())
这位r新用户将非常感谢任何指导。
浏览 9提问于2012-03-20得票数 60
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当我添加stat_smooth时，我在更改图例中(有色)点的alpha值时遇到了麻烦。
require(ggplot2)
set.seed(1052)
dx <- runif(2000,0,10)
dy <- dx * rep(c(1,-1), each = 1000) + rnorm(2000,0,1)
dcol <- rep(c(TRUE, FALSE), each = 1000)
dd <- data.frame(x = dx, y = dy, col = dcol)
gg <- ggplot(dd) + aes(x = x, y = y, colour
浏览 1提问于2013-09-26得票数 6
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我有一个包含连续预测器和一个二分响应变量的data.frame。
> head(df)
position response
1 0 1
2 3 1
3 -4 0
4 -1 0
5 -2 1
6 0 0
我可以通过glm()-function轻松地计算逻辑回归，到目前为止没有任何问题。
接下来，我想用ggplot**，创建一个包含所有11个预测值()和拟合回归线**的经验概率的图。
我继续用cast()计算概率，并将它们保存在
浏览 3提问于2013-06-09得票数 20
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2回答
我试图通过使用ggplot2和包plotly来拟合指数模型，并进一步显示回归曲线，并得到一个R^2来检验模型假设。
这是我的资料
SR.irrig<-c(67.39368816,28.7369497,60.18499455,49.32404863,166.393182,222.2902192 ,271.8357323,241.7224707,368.4630364,220.2701789,169.9234274,56.49579274,38.183813,49.337,130.9175233,161.6353594,294.1473982,363.910286,358.32
浏览 0提问于2020-08-12得票数 0
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1回答
我试着把一个独特的n次多项式拟合到一个面包的ggplot中的每个方面，但似乎无法让它发挥作用。
对于所有方面都可以使用统一的1度线性拟合，如下所示：
library(ggplot2)
df <- diamonds
polys <- c(2, 2, 2, 2, 2)
custom.smooth <- function(formula, data,...) {
smooth.call <- match.call()
smooth.call[[1]] <- lm
eval.parent(smooth.call)
}
ggplot(df, aes(x=
浏览 0提问于2018-10-27得票数 3
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我在ggplot2中画了这个点图：
ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_dotplot()
我想要在点图的顶部显示某种平滑的密度，以适合观察到的点。这看起来不太对劲：
ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_dotplot() + geom_density()
我尝试了stat_smooth()，但得到了错误：
> ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_dotplot() + stat_smooth()
stat_bindot: binwidth defaulted to range/3
浏览 1提问于2013-04-26得票数 2
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我试图从同一张图上的数据集中画出3条线，并使用ggplot2显示它们。我想手动设置每一行的颜色和形状。
问题是，颜色/形状是根据标签的字典顺序来设置的，我似乎对选择的内容没有任何控制权。
这就是我尝试过的：
px <-
ggplot(dataset) +
stat_smooth(aes(x=id, y=dataset[,4], colour="2000", linetype="2000"),se=FALSE, size=1, span=0.1, level=0.90, method="loess") +
sta
浏览 0提问于2013-08-09得票数 1
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我有一个数据集，我想要调整到以下函数，并找到参数a和b： ? 我尝试了非线性最小二乘法，然而，我想通过反复尝试，使用一个向量a的值，另一个向量b的值，然后绘制所有混合这些值的备选方案，以选择更好的拟合。 library(readxl)
library(ggplot2)
x <- c(52.67, 46.80, 41.74, 40.45)
y <- c(1.73, 1.84, 1.79, 1.45)
df <- data.frame(x,y)
ggplot(data = df, aes(x, y))+
geom_point()+
stat_smooth(me
浏览 34提问于2020-06-16得票数 0
1回答
在R中，我用二项式因变量拟合单个水平数据上的GLM (logit)。
不过，我想在一个总体水平(即在y轴上成功的百分比)上绘制拟合图。绘制已实现数据(汇总)的散点图和回归线的最简单方法是什么？我已经尝试过用stat_smooth()来绘制ggplot，但是如果我在聚合级别上进行分散，glm也会被安装在这个聚合级别上。
library(datasets)
data(mtcars)
fit <- glm(vs ~ mpg + cyl + mpg:cyl + disp + drat, family=binomial(link='logit'), data=mtcars)
mt
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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1回答
我试图用ggplot2绘制一个可调节的对数曲线。在各种堆栈溢出帖子中，我能够创建以下内容：
key <- c(1,2,300)
value <- c(10, 20, 300)
dummyData <- data.frame(key, value)
# ggplot graph plotting
graph <- ggplot(dummyData, mapping = aes(x=key, y=value))+
stat_smooth(
method = 'nls',
formula = 'y ~ a * log(x) + b
浏览 5提问于2021-01-11得票数 2
2回答
我使用h2o构建了一个简单的深度学习回归模型(如下所示)。该模型预测了R虹膜数据集中的间隔长度。我注意到，随着时间的增加，模型的精确度(r^2)增加了(图1)。
通过增加历元数，我是以有害的方式对模型进行过度拟合，还是以有益的方式提高模型的准确性？
library(datasets)
library(h2o)
df <- iris
df.hex <- as.h2o(df)
model <- h2o.deeplearning(x = 2:5, y = 1, df.hex,
hidden = c(200, 200, 200
浏览 4提问于2017-07-03得票数 2
我有一个data.frame，它在三个代码中每两个group的计数，我正在拟合逻辑回归(带有logit link function的binomial glm )，并使用ggplot2的geom_bar和geom_smooth绘制所有这些值，然后使用ggpmisc的stat_fit_tidy添加p值。
它看起来是这样的：
数据：
library(dplyr)
observed.probability.df <- data.frame(cluster = c("c1","c1","c2","c2","c3",&
浏览 28提问于2021-03-04得票数 1
1回答
是否可以使用图表绘制具有平滑曲线和置信区间的散点图？
我可以用ggvis或ggplot2来做这件事，但我认为图表图形总体上看起来更好。
这是一个使用ggvis的示例
library(ggvis)
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
layer_model_predictions(model = "lm", se = TRUE)
这就是ggplot2
library(ggplot2)
c <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
c + stat_smoo
浏览 0提问于2014-06-27得票数 0
Q:给出一个典型的x，y散点图，ggplot2能自动绘制转换的y？吗？
·在这个示例中，使用stat_smooth(..)特性在ggplot2中具有多个lm-适合：
ggplot(df, aes(x=myX, y=myY)) +
geom_point(color=‘darkgray’) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘black’), formula=“y ~ x”) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘blue’), formula=“log(y) ~ x”) +
浏览 1提问于2020-10-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我想把绿色的黄土线附在传说中。我试过使用，但我不知道如何将线型设置为黄土线(第一个stat_smooth())。我该怎么做？它应该出现在现有传说的右边：-黄土。
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, color=as.factor(vs), group=as.factor(vs))) +
stat_smooth(method="loess", se=FALSE, color="green",
lty=2, show.legend=TRUE,
aes(
浏览 0提问于2018-05-21得票数 3
回答已采纳
最新的ggplot2版本(2.0.0)将stat平滑的行大小从0.5更改为1。如何将stat_smooth的默认行大小更新为0.5？
我把这个绑好了
update_stat_defaults("smooth", list(size = 0.5))
但不起作用。
非常感谢你的帮助。
浏览 0提问于2016-02-26得票数 7
回答已采纳
1回答
我有一个data.frame，有两个科尔，x=mz和y=res。DF中大约有200万行。当我绘制图表时，我得到了下面的内容。
📷
我想要做的是找到一种方法来定义两个二次曲线来拟合，得到这两条曲线，这两条曲线都是用橙色绘制的。如果能在短图中做这件事就太好了。我试着适应一个stat_smooth，但我没有能够接近我想要的结果。
plot <- ggplot(data=df, aes(mz, res)) + geom_point()
plot + stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ I(x^-2) - x)
📷
如果这是一件琐碎而明
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
我的数据有三个因子级别，每一个都有一个x和y坐标。我正在使用ggplot创建一个散点图，我想添加一个光滑的散点图。不过，我希望光滑只使用2个因素的水平。结果应该是这两个因素级别中数据点的单一拟合，但所有三个层次都是分散的。
示例：
library(ggplot2)
set.seed(123)
data <- data.frame(x=rnorm(300), y=rnorm(300), f=rep(c("a","b","c"), 100))
ggplot(data, aes(x,y,color=f)) +
geom_point() +
浏览 6提问于2016-04-27得票数 2
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嗨，我有一个伟大的回归图与95%的置信区间和最佳拟合线，但似乎不能添加一个传奇，我尝试了aes，scale_colour_manual，在不同的地点，但没有任何效果。到目前为止我的代码是
ggplot(bats, aes(x=Days, y=AI))+geom_point(size=2, alpha=0.5) +
xlab("Number of survey days") +
ylab("Bat Activity Index")+
stat_smooth( method = "lm", formula = y~x,
size
浏览 1提问于2020-08-24得票数 0
1回答
如何使用stat_smooth(方法= 'lm')对标签(路)进行每行的回归？我找不到这段代码的任何行。
library(ggplot2)
p1<-ggplot(data=a, aes(x = date_cut, y = price_mul, color=road)) +
geom_point(size=1.5) + stat_smooth(method = 'lm') +
scale_x_discrete(limits = c("06", "07", "08", "09", "
浏览 1提问于2019-06-17得票数 0
2回答
这些数据描述了公路沿线两个村庄，即4000+ m长的Villariba和Villabajo之间树木上的商品(苹果和香蕉)的分布情况。这些数据要么已经被绑定(即每500米就给出一次汇总)，要么提供了位置上的大误差，因此，对数据进行500米的绑定是很自然的。我们希望通过核平滑处理并绘制成光滑的后面分布。在ggplot2包中有两种明显的方法可以做到这一点。首次读取数据(长格式)。
library(ggplot2)
databas<-read.csv(text="dist,stuff,val
500,apples,10
1250,apples,25
1750,apples,55
2250
浏览 7提问于2017-09-29得票数 1
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2回答
我创建了一个带有x和y值的虚拟数据。x是0和2*pi之间的任意值。y是sin(x) +- noise。noise是介于0和0.5之间的随机值。
我已经使用这个公式创建了一个线性回归曲线：fit <- lm(ys ~ xs + I(xs^2) + I(xs^3))。我可以用下面的代码来绘制原始的正弦函数和点：
plot(sin, 0, 2*pi,col="green",xlim = c(-0.5, 6.5), ylim = c(-1.5, 1.5))
points(xs, ys,col="blue")
我还想将拟合的曲线添加到相同的图中。我做了一些研究，并提
浏览 0提问于2020-08-06得票数 0
通过coord_cartesian限制x范围会使stat_smooth创建的置信区间消失。
我注意到在R4.1.0中会发生这种情况，但在R4.0.2中则不会。我使用的ggplot2版本是3.3.5。
第一个图以阴影的形式显示了置信区间。第二个图应该在指定的范围内显示相同的置信区间。但是在R4.1.0中，阴影消失了。有没有人体验过？
library(ggplot2)
mtcars %>%
ggplot(aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point() +
stat_smooth()
mtcars %>%
ggplot(aes(x = wt,
浏览 1提问于2021-07-30得票数 5
下面是我的数据框架的示例：
ent符合se.fit UL LL PredictedProb 1 0 0-2 5 4 0 10 0.087 0.06 0.072 0 1 -3.71 0 0 0 0.023 0 0 0 -3.60 0 0 0.029 0.026 1 0 0-2 5 4 0 10 0.087 0。060 0.072 0 0 1 -3.71 0.05 0.026 0.021 0.023
我想做3幅图，根据预测的概率为每个二进制(发送，公司，smb)设置一个最佳匹配线--如果可能的话，我还想为预测的概率添加点数。到目前为止，我已经能够创建三个单独的情节，但我想把所有三个一个的情节
浏览 3提问于2015-01-12得票数 0
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请考虑以下R脚本(从中获取并稍加修改)：
require(ggplot2)
x <- 1:10
y <- jitter(x^2)
DF <- data.frame(x, y)
p <- ggplot(DF, aes(x = x, y = y)) + geom_point() +
stat_smooth(method = 'lm', aes(colour = 'linear')) +
stat_smooth(method = 'lm', formula = y ~ poly(x,2),
浏览 3提问于2017-02-16得票数 1
我试图用标准错误来绘制一个给定的标准图。我希望它能显示一些图形，而不是其他图形，我试图在stat_smooth中使用一个if语句来实现这一点：
library(ggplot2)
ggplot(diamonds, aes(depth, price)) +
stat_smooth(method="glm", se = ifelse(color == "I", FALSE, TRUE), formula=y~x,
alpha=0.2, size=1, aes(fill=cut)) +
facet_grid(.~ color)
但是，它似乎
浏览 0提问于2018-10-17得票数 0
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有没有办法在ggplot2，stat_smooth函数中指定权重和相关性类型。我正在尝试使用下面的gam模式绘制一个平滑的函数。有没有办法在stat_smooth()中指定参数
set.seed(1)
D = data.table(id = rep((1:100),10), value = rnorm(1000), stratification = rep(c("A","B","C","D"), 25))
setkey(D, id)
D = D[, time := 1:10, by = id]
w = 1/(0.1 + time)
浏览 10提问于2017-01-31得票数 1
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我试图在ggplot2中绘制拟合的模型效果，作为effects包返回的绘图的替代方案，但我在使用stat_smooth通过geom_ribbon拟合对数转换的置信度带时遇到了问题。与geom_ribbon的典型使用不同，我不需要计算波段-- eff对象给出了波段的限制--我只需要对它们进行对数转换。有很多关于如何为geom_line (例如)做这件事的东西，但到目前为止我还没有找到任何关于geom_ribbon的东西。
数据：
myEffs <- structure(list(TargetVowelDur = c(0.03, 0.4, 0.8, 1, 2), fit = c(-0.467
浏览 1提问于2018-08-10得票数 1
1回答
如何为geom_smooth制作圆形线条？由于没有lineend参数，geom_smooth(lineend = "round")显然失败了。我也是徒劳无功的： update_geom_defaults("smooth", list(lineend = "round")) 因此，要么是有一些我不知道的简单选项，要么是lineend是硬编码的，因此需要想出一个自定义的geom_smooth函数，我不知道怎么做。 我不认为它需要MRE，但是： library(ggplot2)
dat = data.frame(x = 1:3, y = 2:4)
g
浏览 15提问于2020-09-28得票数 2
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我用95%的CI拟合了黄土曲线，现在我想确定CI到达某个宽度的位置。
例如，使用"cars“数据集：
plot <- ggplot (cars, aes (x=speed, y=dist)) +
geom_point() +
stat_smooth (method= "loess", se=TRUE) +
xlab("Speed")+
ylab("Distance")+
theme_bw()
plot
我想知道，在多大的“速度”值下，CIs等于20个单位的距离。从情节上看，大概是7和24。
谢谢!
浏览 3提问于2020-01-08得票数 0
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