当method=NULL时,基于observations的数量(数据点的个数)选择默认方法:当observations的数量小于1000时,默认geom_smooth(method="loess");否则默认geom_smooth(method="gam",formula=y ~ s(x, bs = "cs"))(ps:也可以写作geom_smooth(method="gam",formula = y ~ s(x))).geom_smooth(method = "lm")拟合...
ggplot(data=, aes(x=, y=))+geom_smooth(method=, formula=, level=, se=, color=, fill=, alpha=)+geom_point(color=, size, alpha=) method: 进行回归的方式 formula=: 进行回归的公式,例如:y ~ x+1,y ~ log(x)等 level=: 绘制的置信区间,默认为0.95 se=: 逻辑值,是否绘制置信区间,默认...
geom_smooth(mapping=aes(linetype=drv))+ geom_point(mapping = aes(color=drv)) 1. 2. 3. ggplot(data=mpg,mapping=aes(x=displ,y=hwy))+ geom_point()+geom_smooth() 1. 2. ggplot()+ geom_point( data=mpg, mapping=aes(x=displ,y=hwy) )+ geom_smooth( data=mpg, mapping=aes(x=displ...
geom_smooth(method=lm,formula=y~poly(x,2)) #2.3 以性别和学术等级分组,绘制获得博士学位年数与薪水的关系p412 #如果是多个分组变量,可以分别映射给shape和color属性 #学术等级用不同颜色表示,性别用不同形状表示 ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary, color=rank,shape=sex))+ geom_point(posit...
geom_smooth(method = lm)#默认置信区间为95%,方法为线性拟合 p8 1. 2. 3. 4. 修改置信区间的置信度 #添加99%的置信区间 p9 <- ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+ geom_point()+ geom_smooth(method = lm,level=0.99)
为了改变图表中的几何形状,你可以在gglot()中添加geom功能,例如,你可以通过以下代码来绘制出上面的两幅图: # left ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) # right ggplot(data = mpg) + geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) ...
在ggplot 中添加回归方程需要使用 geom_smooth 函数,并设置 method 为 "lm"(线性模型)或 "glm"(广义线性模型),以及设置 formula 参数为 y ~ x(y 表示因变量,x 表示自变量)。同时,还需要使用 stat_poly_eq 函数,将回归方程的公式以文本的方式添加到图形中。 示例代码: ```R。 library(ggplot2)。 #创建...
geom_point(alpha = .5) + labs(x = "Temperature (°F)", y = "Dewpoint") g + geom_text(aes(x = 25, y = 60, stat = "unique", label = "This is a useful annotation")) 顺便说一下,当然可以改变显示文本的属性: g + geom_text(aes(x = 25, y = 60, ...
❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示,在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值,后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图,使用已有R包进行绘制非常的方便,此图大概有以下几点注意事项。 ❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line...
ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point() 现在,我们可以使用geom_smooth函数添加标准偏差线。我们将使用method = "lm"参数来指定我们要使用线性回归模型。 代码语言:R 复制 ggplot(data,aes(x=x,y=y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm") ...