r - 从 geom_smooth() 中提取多条趋势线的斜率

Question

我正在尝试使用 ggplot 在时间序列中绘制多条趋势线(每十年)。

这是数据:

dat <- structure(list(YY = 1961:2010, a = c(98L, 76L, 83L, 89L, 120L, 
107L, 83L, 83L, 92L, 104L, 98L, 91L, 81L, 69L, 86L, 76L, 85L, 
86L, 70L, 81L, 77L, 89L, 60L, 80L, 94L, 66L, 77L, 85L, 77L, 80L, 
79L, 79L, 65L, 70L, 80L, 87L, 84L, 67L, 106L, 129L, 95L, 79L, 
67L, 105L, 118L, 85L, 86L, 103L, 97L, 106L)), .Names = c("YY", 
"a"), row.names = c(NA, -50L), class = "data.frame")

这是脚本:

p <- ggplot(dat, aes(x = YY))
p <- p + geom_line(aes(y=a),colour="blue",lwd=1)
p <- p + geom_point(aes(y=a),colour="blue",size=2)

p <- p + theme(panel.background=element_rect(fill="white"),
         plot.margin = unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),"cm"),
         panel.border=element_rect(colour="black",fill=NA,size=1),
         axis.line.x=element_line(colour="black"),
         axis.line.y=element_line(colour="black"),
         axis.text=element_text(size=15,colour="black",family="serif"),
         axis.title=element_text(size=15,colour="black",family="serif"),
         legend.position = "top")

p <- p + scale_x_discrete(limits = c(seq(1961,2010,5)),expand=c(0,0))

p <- p + geom_smooth(data=dat[1:10,],aes(x=YY,y=a),method="lm",se=FALSE,color="black",formula=y~x,linetype="dashed")

p <- p + geom_smooth(data=dat[11:20,],aes(x=YY,y=a),method="lm",se=FALSE,color="black",formula=y~x,linetype="dashed")

p <- p + geom_smooth(data=dat[21:30,],aes(x=YY,y=a),method="lm",se=FALSE,color="black",formula=y~x,linetype="dashed")

p <- p + geom_smooth(data=dat[31:40,],aes(x=YY,y=a),method="lm",se=FALSE,color="black",formula=y~x,linetype="dashed")

p <- p + geom_smooth(data=dat[41:50,],aes(x=YY,y=a),method="lm",se=FALSE,color="black",formula=y~x,linetype="dashed")

p <- p + labs(x="Year",y="Number of Days")
outImg <- paste0("test",".png")
ggsave(outImg,p,width=8,height=5)

这是生成的图像:

我想要什么/问题

1. 我想提取斜率并将它们添加到图中的趋势线上。如何从 geom_smooth() 中提取每条线的斜率？

2. 目前，我正在一条一条地绘制趋势线。我想知道是否有一种有效的方法可以通过可调整的时间窗口来做到这一点。举例来说，假设我想每 5 年绘制一次趋势线。上图中时间窗口为10。

3. 假设，我只想绘制显着趋势线(即 p 值 < 0.05，null:无趋势或斜率等于 0)，是否可以使用 geom_smooth() 来实现？

我将不胜感激任何帮助。

Answer 1

因此，在将数据传输到 ggplot2 之前，最好先处理这些任务，但使用 tidyverse 中的其他一些包可以使这些任务变得相当容易。

从问题 1 和 2 开始:

虽然 ggplot2 可以绘制回归线，但要提取估计的斜率系数，您需要显式使用 lm() 对象。使用 group_by() 和 mutate()，您可以添加一个分组变量(我下面的代码仅针对 5 年组进行此操作)，然后计算并提取将斜率估计到现有数据框中的列中。然后，可以使用 geom_text() 调用在 ggplot 中绘制这些斜率估计值。我在下面以一种快速而肮脏的方式完成了此操作(将每个标签放置在它们回归的 x 和 y 值的平均值处)，但您可以指定它们在数据框中的确切位置。

对变量进行分组和数据准备也使问题 2 变得轻而易举:既然您已经在数据框中显式地分组了变量，则无需一一绘制，geom_smooth() 接受 群体审美。

此外，要回答问题 3，您可以从 lm 对象的摘要中提取 pvalue，并仅过滤掉那些对您关心的级别重要的值。如果您将这个完整的数据帧传递给 geom_smooth() 和 geom_text()，您将获得您正在寻找的绘图!

library(tidyverse)

 # set up our base plot
 p <- ggplot(dat, aes(x = YY, y = a)) +
  geom_line(colour = "blue", lwd = 1) +
  geom_point(colour = "blue", size = 2) +
  theme(
    panel.background = element_rect(fill = "white"),
    plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), "cm"),
    panel.border = element_rect(colour = "black", fill = NA, size = 1),
    axis.line.x = element_line(colour = "black"),
    axis.line.y = element_line(colour = "black"),
    axis.text = element_text(size = 15, colour = "black", family = "serif"),
    axis.title = element_text(size = 15, colour = "black", family = "serif"),
    legend.position = "top"
  ) +
  scale_x_discrete(limits = c(seq(1961, 2010, 5)), expand = c(0, 0))

# add a grouping variable (or many!)
 prep5 <- dat %>%
  mutate(group5 = rep(1:10, each = 5)) %>%
  group_by(group5) %>%
  mutate(
    slope = round(lm(YY ~ a)$coefficients[2], 2),
    significance = summary(lm(YY ~ a))$coefficients[2, 4],
    x = mean(YY),   # x coordinate for slope label
    y = mean(a)     # y coordinate for slope label
  ) %>%
  filter(significance < .2)   # only keep those with a pvalue < .2 

p + geom_smooth(
  data = prep5, aes(x = YY, y = a, group = group5),  # grouping variable does the plots for us!
  method = "lm", se = FALSE, color = "black",
  formula = y ~ x, linetype = "dashed"
) +
  geom_text(
    data = prep5, aes(x = x, y = y, label = slope),
    nudge_y = 12, nudge_x = -1
  )

现在，您在指定文本标签的位置时可能需要比我在这里更加小心。我使用了means和geom_text()的nudge_*参数做了一个简单的例子，但请记住，因为这些值被显式映射到x和y坐标，所以你已经完成了控制!

由reprexpackage于2018年7月16日创建(v0.2.0)。