Как наложить строку для объекта lm на ggplot2 scatterplot

Question

Как наложить строку для объекта lm на ggplot2 scatterplot

Apache Ленг свободного городского населения ReflectionToStringBuilder делает это для Вас.

import org.apache.commons.lang3.builder.ReflectionToStringBuilder

// your code goes here

public String toString() {
   return ReflectionToStringBuilder.toString(this);
}

11

graphics r ggplot2

задан PaulHurleyuk 25 September 2009 в 08:53

2 ответа

Ранее я задавал связанный вопрос, и Хэдли получил этот хороший ответ . Используя функцию прогнозирования из этого сообщения, вы можете добавить к своим данным два столбца. По одному для каждой модели:

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

Затем нужно построить точку и добавить каждую модель в виде линии:

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)

В результате получится красивая картинка (да, с цветами можно немного поработать):

_{(источник : cerebralmastication.com )}

10

ответ дан 3 December 2019 в 01:29

Другие вопросы по тегам:

graphics r ggplot2

Похожие вопросы:

score 30 · Accepted Answer

The easiest option is to use geom_smooth() and let ggplot2 fit the model for you.

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()

Illustration using geom_smooth

Or you can create a new dataset with the predicted values.

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()