Вы можете использовать метод stat () вашего объекта sftp:
http://www.lag.net/paramiko/docs/paramiko.SFTPClient-class.html
Обходным решением было бы сделать модель вне ggplot()
. Затем сделайте предсказание для этой модели и добавьте результат в исходный фрейм данных. Это добавит столбцы fit
, lwr
и upr
.
mod<-lm(mpg~factor(cyl)+hp,data=mtcars)
mtcars<-cbind(mtcars,predict(mod,interval="confidence"))
Теперь вы можете использовать geom_line()
с fit
значениями как y
, чтобы добавить три линии регрессии и geom_ribbon()
с lwr
и upr
, чтобы добавить доверительный интервал.
ggplot(mtcars, aes(hp, mpg, group = cyl)) + geom_point() +
geom_line(aes(y=fit))+geom_ribbon(aes(ymin=lwr,ymax=upr),alpha=0.4)
[/g0]