geom_line和stat_smooth都是ggplot2中用于数据可视化的函数,但它们的作用有所不同。geom_line用于绘制折线图,直观展示数据的趋势和变化;而stat_smooth则用于绘制平滑曲线图,更好地展示数据的整体趋势。根据具体需求和数据特点,选择合适的函数来展示数据。
mtcars%>%ggplot(aes(wt,mpg))+geom_point()+# 添加散点图层,显示每辆车的重量和每加仑的英里数geom_smooth()+# 基于wt和mpg的数据点拟合回归曲线stat_smooth(geom="point",color="blue",xseq=mtcars$wt)+# 添加一个平滑层,以线段的形式表示,x轴的序列和结束点都是mtcars$wt,y轴的结束点是mtcars$mpg...
stat_smoothwithfacet_grid # Learn about API authentication here: https://plot.ly/ggplot2/getting-started# Find your api_key here: https://plot.ly/settings/apilibrary(plotly) x <- rnorm(100) y <- +.7*x + rnorm(100) f1 <-as.factor(c(rep("A",50),rep("B",50))) f2 <-as.fa...
2. 利用stat_smooth()添加回归线 # Create a scatterplot ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + stat_smooth(method = "lm") 同样的,stat_smooth()也支持调节color、linetype、size等参数。 3. geom_smooth()和stat_smooth()中的不同method 有时根据不同的数据我们自然会有不同...
stat_smooth:绘制平滑曲线,用于显示连续变量的趋势线。 stat_function:绘制函数图形,将给定函数的输出绘制为连续线条。 stat_identity:不做任何操作,仅绘制原始数据。 stat_qq:绘制正态概率图(Q-Q plot),用于检查数据是否符合正态分布。 stat_sum:将数据汇总到一个点或标记上,用于显示数据总体特征。
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point() + stat_smooth(se = FALSE, method = lm) 注:以下为ggplot2提供的其他统计变换方式,也可以自己写函数基于原始数据进行计算。 stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point() + stat_smooth(se = FALSE, method = lm) 1. 注:以下为ggplot2提供的其他统计变换方式,也可以自己写函数基于原始数据进行计算。 stat_abline stat_contour stat_identity stat_summary ...
运行stat_smooth()函数,并设定method=lm,(默认为loess曲线,局部加权多项式)即可向散点图中添加线性回归拟合线,这将调用lm()函数对数据拟合线性模型。在默认情况下,stat_smooth() 函数会为回归拟合线添加95%的置信域,可通过level参数进行修改,若不想要置信域,可使用参数se=FALSE。
具体来说,可以通过设置stat_smooth()函数的method参数来选择拟合曲线的类型,以及设置formula参数来指定拟合曲线的公式显示。当method为"lm"时,表示使用线性模型进行拟合,并可以通过设置formula参数来显示拟合曲线的公式。在显示公式时,ggplot2会自动将拟合曲线的系数和R-squared值显示在图形中,以帮助观察者更好地理解曲线...
几何对象控制图层的渲染和生成的图像类型,例如,geom_point()会生成散点图,而geom_line会生成折线图。统计变换是对数据进行统计,通常以某种方式对数据信息进行汇总, 例如通过stat_smooth()添加光滑曲线。 每一个几何对象都有一个默认的统计变换, 并且每一个统计变换都有一个默认的几何对象。在ggplot2的官方文档中,...