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我正在尝试使用 ggplot:stat_smooth 创建一个带有二次多项式回归线的散点图。
以下是代码:
df.car_spec_data <- read.csv(url("http://www.sharpsightlabs.com/
wp- content/uploads/2015/01/auto-snout_car-specifications_COMBINED.txt"))
df.car_spec_data$year <- as.character(df.car_spec_data$year)
df.car_spec_data %>% group_by(year) %>%
summarise(maxspeed=max(top_speed_mph,
na.rm=T)) %>% ggplot(aes(x=year, y=maxspeed,
group=1))+geom_point(color='red', alpha=0.3,
size=3)+stat_smooth(method='lm', y~poly(x,2))
Error: Mapping must be created by `aes()` or `aes_()`
最佳答案
这有效(对于 mtcars 数据集):
df.car_spec_data <- mtcars
df.car_spec_data %>% group_by(cyl) %>%
summarise(maxmpg=max(mpg, na.rm=T)) %>%
ggplot(aes(x=cyl, y=maxmpg, group=1)) +
geom_point(color='red', alpha=0.3,size=3)+
stat_smooth(method='lm', formula = y~poly(x,2))
关于r - 使用 ggplot stat_smooth 绘制多项式回归线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40003508/
ggplot2 -功能stat_smooth()有选项 fullrange=TRUE或 FALSE这决定了拟合是在数据范围还是图表范围内绘制。 有没有办法给stat_smooth()一个杂项?例如。如
我正在用叠加的线性拟合线绘制一些对数缩放的数据,如下所示: d <- data.frame(x=1:10, y=10^(1:10 + rnorm(10))) ggplot(d, aes(x=x, y=
有没有办法提取从 stat_smooth 返回的拟合线的值? 我使用的代码如下所示: p ggplot_build(p)$data[[2]] geom_smooth: method="auto" a
我正在根据具有 2 个质量条件的时间绘制代谢率的散点图,我正在使用带有 lm 模型的 stat_smooth 函数来绘制散点图的曲线。我想在这些曲线下创建一个区域(每种质量使用不同的颜色),但是当我尝
我有一个 data.frame 这样的: df <- data.frame(a = runif(1000), b = runif(1000), c = runif(1000), d = sample
我正在尝试使用 R 中的 ggplot 在公式 y ~ a*x^b 中绘制幂回归线。 看起来我需要在 stat_smooth 下使用 method = "nls"但我收到一条警告消息,指出在评估模型时
我正在尝试绘制我的值并使用 nls 模型将它们与曲线拟合。但是我收到一条错误消息,指出我的变量没有起始值。 conc <- c(1.83, 3.66, 7.32, 14.65, 29.30, 58.5
我想让 stat_smooth 只使用指定范围内的数据来拟合一条线,换句话说,我想让 stat_smooth 拟合 x(0,99)、x(100,199) 和 x(199,299) 之间的一条线。 我设
我在回答 this question ,这需要绘制平滑区域,但删除“无用”区域。在一个简单的 geom_area 上做到这一点(不流畅),我只用 geom_ribbon与 aes(ymax=y, ym
我有一个Database,并想使用stat_smooth显示一个数字。 我可以显示avg_time vs Scored_Probabilities数字,如下所示: c =1000, so using
使用stat_smooth,我可以使模型适合数据。例如 g=ggplot(tips,aes(x=tip,y=as.numeric(unclass(factor(tips$sex))-1))) +fac
我正在尝试向我的 ggplot 添加一条 lm 行,代码如下所示: # RING data: #### Read data & Converting factors #### dat <- read.
我有两个地 block 。具有平滑线条的: library(splines) library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(hp, qsec)) + stat_smooth(
我正在尝试使用 ggplot:stat_smooth 创建一个带有二次多项式回归线的散点图。 以下是代码: df.car_spec_data % group_by(year) %>% summaris
我一直在尝试直接将标签添加到我的线性模型散点图中,但遇到了一些困难。我读过这些文章 ( How to show directlabels after geom_smooth and not after
使用 ggplot2 的 stat_smooth(),我很好奇如何调整生成的回归线的透明度。使用 geom_points() 或 geom_line(),通常会设置“alpha”值,表示透明度百分比。
我正在尝试使用以下代码将 geom_smooth() 添加到 qplot() : library(ggplot2) library(ggplot2movies) qplot(votes, rating
我的 ggplot 中有两条单独的回归线,每条对应一个单独的变量。但是,对应于 local 的第二行并未延伸到整个图形。是否有解决此问题的方法或使两条 ablines 在图形区域中均等地延伸的方法?
我对 ggplot 图例有一些问题,这是我的第一个代码,只有 corrGenes 的图例,这很好。 gene1=c(1.041,0.699,0.602,0.602,2.585,0.602,1.000,
我有一些数据: library(ggplot2) x <-c(2600248.25,1303899.14285714,1370136.33333333,353105.857142857, 145
我是一名优秀的程序员,十分优秀!