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所以我的问题很简单,我想绘制数据的指数回归,到目前为止我所做的是绘制多项式回归:
ggplot(data = mydataANOVA, aes(x = TpsenJour, y = PrptionJourAuDelaDe, color = Type_Contrat))+
geom_point()+
geom_smooth(method ="lm", formula = y ~ poly(x,2))
回归并不完全适合实际数据,但数据看起来很像指数函数,所以我使用数据的对数,我使用与数据日志相同的代码得到以下结果情节:
这似乎是一个非常准确的拟合,所以我想通过绘制指数回归来直接比较两个回归模型,但是当我使用公式 formula = y ~ exp(poly(x,2))
,我没有得到同样准确的回归,而是得到了其他东西:
这甚至比第一个更不准确。我应该如何使用置信区间绘制多项式指数回归。我设法在常规绘图函数上获得了良好的回归,但在置信区间和 ggplot2 中都没有。这是我只得到两条曲线之一的结果:
如何使用置信区间对 ggplot2 进行良好的回归?这是我在两条曲线之一上使用的数据。
TpsenJour PrptionJourAuDelaDe fact
1 1 0.955669 a
3 3 0.877947 a
5 5 0.815058 a
7 7 0.764725 a
9 9 0.721070 a
11 11 0.681675 a
13 13 0.646490 a
15 15 0.614689 a
17 17 0.585664 a
19 19 0.558905 a
21 21 0.534362 a
23 23 0.511791 a
25 25 0.490651 a
27 27 0.470923 a
29 29 0.452498 a
31 31 0.435190 a
33 33 0.419160 a
35 35 0.404359 a
37 37 0.390519 a
40 40 0.371018 a
40.1 40 0.371018 a
43 43 0.352960 a
46 46 0.336170 a
49 49 0.320631 a
52 52 0.306194 a
55 55 0.292584 a
58 58 0.279858 a
62 62 0.264096 a
65 65 0.253316 a
68 68 0.243120 a
71 71 0.233544 a
74 74 0.224474 a
77 77 0.215905 a
81 81 0.205180 a
84 84 0.197623 a
87 87 0.190440 a
90 90 0.183609 a
93 93 0.177278 a
96 96 0.171358 a
100 100 0.163951 a
谢谢。
我在@Roland 的回答中遇到了一个小问题,它会返回一个错误,我想我已经解决了。我只需要添加两行:(我希望通过修复我的错误我没有改变最初预测的结果)
fact<-mydataANOVA$fact
fit <- lm(log(PrptionJourAuDelaDe) ~ poly(TpsenJour, 2) * fact, data = mydataANOVA)
fact<-c(rep('a',1000),rep('b',1000))
pred <- expand.grid(TpsenJour = seq(min(mydataANOVA$TpsenJour), max(mydataANOVA$TpsenJour), length.out = 1e3),
fact = unique(mydataANOVA$fact))
pred <- cbind(pred,
exp(predict(fit,
newdata = data.frame(TpsenJour = pred$TpsenJour),
interval = "confidence")))
ggplot(data = DF, aes(x = TpsenJour, y = PrptionJourAuDelaDe, color = fact)) +
geom_point() +
geom_ribbon(data = pred, aes(y = fit, ymin = lwr, ymax = upr, fill = fact), alpha = 0.3) +
geom_line(data = pred, aes(y = fit, color = fact))
然后我得到以下情节:
最佳答案
在 ggplot2 之外进行拟合:
fit <- lm(log(PrptionJourAuDelaDe) ~ poly(TpsenJour, 2) * fact, data = DF)
pred <- expand.grid(TpsenJour = seq(min(DF$TpsenJour), max(DF$TpsenJour), length.out = 1e3),
fact = unique(DF$fact))
pred <- cbind(pred,
exp(predict(fit,
newdata = data.frame(TpsenJour = pred$TpsenJour),
interval = "confidence")))
library(ggplot2)
ggplot(data = DF, aes(x = TpsenJour, y = PrptionJourAuDelaDe, color = fact)) +
geom_point() +
geom_ribbon(data = pred, aes(y = fit, ymin = lwr, ymax = upr, fill = fact), alpha = 0.3) +
geom_line(data = pred, aes(y = fit, color = fact))
请注意,我不会将此称为指数回归。它是具有已转换因变量的线性回归(与需要用 nls
拟合的非线性模型形成对比)。它可能不是我会使用的模型。
关于带有转换因变量的 ggplot2 线性回归的 R 图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39097787/
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