ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm") 这将创建一个图形,其中包含数据点和线性回归模型的标准偏差线。 请注意,这个答案中没有提及其他云计算品牌商,因为这个问题是关于使用geom_smooth和ggplot显示标准偏差的。如果您需要了解其他云计算相关的信息,请提供更多详细的问题。
可以使用参数method来指定平滑方法,如"lm"表示线性模型,"loess"表示局部多项式回归等。 分组绘图:使用facet_wrap函数对组内的组进行分组绘图,以在每个组内分别绘制平滑曲线。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 library(ggplot2) # 创建数据框 data <- data.frame(group = c(rep("A", 100), rep("B"...
stat_summary()函数不支持geom_smooth()的method、se等参数，设置了geom = 'smooth'也只是得到连接均值...
- 当使用 `geom_smooth(method = "loess")` 时,**局部回归** 是对数据点的局部区域进行拟合,基于 **x** 和 **y** 的局部关系来进行平滑。因此,**x** 和 **y** 互换会导致不同的局部拟合结果,因为局部回归的权重会随着不同的自变量而改变。 - 局部回归方法考虑的是给定一个 **x**,找出与其相关...
method中的类型常见的有lm\glm\gam\loess\rlm等,当数据集记录小于1000时,method的默认参数即为loess,大于1000时则为gam。 本例所用到mpg数据集只有234个记录,使用geom_smooth参数应该默认使用的方法参数就是loess,这里我们可以检验一下: ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="loess") ...
method = "loess":使用局部多项式拟合方法。 se = FALSE:不显示置信区间。 span = 0.5:设置平滑度为0.5。 color = "red":设置曲线颜色为红色。 linetype = "dashed":设置曲线线型为虚线。 size = 1:设置曲线线宽为1。 至此,我们已经完成了自定义geom_smooth()函数的过程。
# 添加平滑曲线p<-p+geom_smooth(method="loess")# 使用loess方法添加平滑曲线print(p)# 显示包含平滑曲线的图形 1. 2. 3. 步骤5: 检查数据类型和缺失值 如果图形没有正确显示,需要检查数据是否存在缺失值或数据类型不匹配的问题。 # 检查数据summary(data)# 显示数据摘要以检查缺失值 ...
我想在ggplot2中绘制一个geom_smooth(),但不带填充的se,而只显示两条边。 我尝试使用代码geom_smooth(method="loess", se=T, fill=NA),但它并没有给我期望的结果。 ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point(size=2)+ geom_smooth(method = "loess", se=T) - Jellz2...
MMSEplot<- qplot(DateMMSE, fitMMSE, data=seleduy, geom=c("smooth"), method="glm", color=BL_Diaggroups, linetype=AMYLOID_BL, fill=BL_Diaggroups)+ theme_classic() + xlab("Time (years)") + ylab("MMSE") + scale_x_continuous(expand=c(0,0)) + coord_cartesian(xlim =c(0,4), ...
method = "loess"需要很多时间来计算。 发布于 15 天前 ✅ 最佳回答: mgcv::gam默认情况下使用惩罚回归优化平滑度。您可以关闭该选项并使用k参数手动指定平滑度: ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + geom_smooth(method = "gam", formula = y ~ s(x, bs = "cs", fx = TRUE, k...