Como a sobreposição de uma linha para um objeto lm em um gráfico de dispersão ggplot2

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1476185

  •  16-09-2019
  •  | 
  •  

Pergunta

Eu tenho alguns dados,

calvarbyruno.1<-structure(list(Nominal = c(1, 3, 6, 10, 30, 50, 150, 250), Run = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), 
    PAR = c(1.25000000000000e-05, 0.000960333333333333, 0.00205833333333334, 
    0.00423333333333333, 0.0322333333333334, 0.614433333333334, 
    1.24333333333333, 1.86333333333333), PredLin = c(-0.0119152187070942, 
    0.00375925114245899, 0.0272709559167888, 0.0586198956158952, 
    0.215364594111427, 0.372109292606959, 1.15583278508462, 1.93955627756228
    ), PredQuad = c(-0.0615895732702735, -0.0501563307416599, 
    -0.0330831368244257, -0.0104619953693943, 0.100190275883806, 
    0.20675348710041, 0.6782336426345, 1.04748729725370)), .Names = c("Nominal", 
"Run", "PAR", "PredLin", "PredQuad"), row.names = c(NA, 8L), class = "data.frame")
calweight <- -2

para o qual eu criei tanto a um modelo lm linear quadrático e

callin.1<-lm(PAR~Nominal,data=calvarbyruno.1,weight=Nominal^calweight)
calquad.1<-lm(PAR~Nominal+I(Nominal^2),data=calvarbyruno.1,weight=Nominal^calweight)

Posso, então, traçar os meus valores de dados usando ggplot2

qplot(PAR,Nominal,data=calvarbyruno.1)

Mas não pode trabalhar para fora como para sobrepor uma linha que representa os dois objetos lm ... Alguma idéia?

Foi útil?

Solução

A opção mais fácil é usar geom_smooth () e deixar ggplot2 ajustar o modelo para você.

ggplot(calvarbyruno.1, aes(y = PAR, x = Nominal, weight=Nominal^calweight)) + 
    geom_smooth(method = "lm") + 
    geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), colour = "red") + 
    geom_point() + 
    coord_flip()

Ilustração usando geom_smooth

Ou você pode criar um novo conjunto de dados com os valores previstos.

newdata <- data.frame(Nominal = pretty(calvarbyruno.1$Nominal, 100))
newdata$Linear <- predict(callin.1, newdata = newdata)
newdata$Quadratic <- predict(calquad.1, newdata = newdata)
require(reshape2)
newdata <- melt(newdata, id.vars = "Nominal", variable.name = "Model")
ggplot(calvarbyruno.1, aes(x = PAR, y = Nominal, weight=Nominal^calweight)) + 
    geom_line(data = newdata, aes(x = value, colour = Model)) + 
    geom_point()

Outras dicas

No início eu fiz uma pergunta relacionada e Hadley tinha esta boa resposta . Usando a função de que o pós prever você pode adicionar duas colunas aos seus dados. Um para cada modelo:

calvarbyruno.1$calQuad <- predict(calquad.1)
calvarbyruno.1$callin <- predict(callin.1)

Então é uma questão de planejar o ponto e adicionando cada modelo como uma linha:

ggplot() + 
geom_point(data=calvarbyruno.1, aes(PAR, Nominal), colour="green") + 
geom_line(data=calvarbyruno.1, aes(calQuad, Nominal), colour="red" ) + 
geom_line(data=calvarbyruno.1, aes(callin, Nominal), colour="blue" ) + 
opts(aspect.ratio = 1)

E esse resultado nesta bela imagem (sim as cores poderia usar algum trabalho):

text alt
(fonte: cerebralmastication.com )

Licenciado em: CC-BY-SA com atribuição
Não afiliado a StackOverflow
scroll top