r - 如何让我的线条更合身、更整洁？

Question

我正在尝试使用以下代码制作一个简单的图。

eta = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)
R = c(0, 0.647058807, 0.864035125, 0.992063541, 0.996376783, 1)

p = as.data.frame(cbind(eta, R))

library(ggplot2)
ggplot(p) + 
geom_point(aes(x = eta, y = R), size = 3) +
geom_smooth(aes(y=R, x=eta), method = "loess", se = FALSE)

我得到如下图:



geom_smooth 函数可以接受参数来更改线宽或线型吗？有没有办法获得更好的拟合，使曲线看起来像一个很好的连续函数，如下所示？

Answer 1

您可以在 stat_smooth 中设置自定义公式.按照您的示例，如果您想拟合四阶多项式，您可以使用

ggplot(p, aes(x = eta, y = R)) + 
  geom_point(size = 3) +
  stat_smooth(method = 'lm', formula = y~ poly(x, 4), se = FALSE)

编辑:添加一个在 1.0 处具有渐近线的方程。这有点棘手，因为它需要使用非线性方法求解。

ggplot(p, aes(x = eta, y = R)) + 
  geom_point(size = 3) +
  stat_smooth(method = 'nls', 
              formula = y ~ 1-exp(-k*x),
              se = FALSE)

虽然绘图方便， stat_smooth使得访问拟合模型变得棘手。您可以安装在 ggplot 之外使用 nls直接使用函数，然后使用 predict 进行预测.

# Fit model
fit_nls <-nls(R ~ 1-exp(-k*eta), data=p) 

# Predict model
df_pred <- data.frame(eta = seq(0,1.1,.01)) %>%
  mutate(R_pred = predict(fit_nls, newdata = .))

# Plot it
ggplot(p) + 
  geom_point(aes(x = eta, y = R), size = 3) +
  geom_line(data = df_pred, aes(x = eta, y = R_pred))