1. 2. method = 'lm',表示拟合了一个线性模型。但我们知道最小二乘法受异常值影响很大,所以还可以选择更加稳健的方法,可以使用method = 'rlm',但同样的,在调用前也需要加载 MASS 包。(在该数据集内两方法图像一致故不展示) ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method = 'lm') 1. ...
geom_smooth(method='lm',color='red',linetype=2)+ labs(title="Automobile Data",x="weight",y="Miles Per Gallon") 1. 2. 3. 4. 5. 2.ggplot()函数 初始化图形指定数据源和变量。ggplot()设置图形但没有自己的视觉输出,需要几何函数来添加图形 3.aes()函数指定每个变量扮演的角色 4.geom_point(...
geom_smooth(method = "lm") ``` 通过添加分类变量,将数据分为三组分别进行拟合。 当然,这里只是用了lm直线拟合方法,同样可以选择一般线性模型glm、一般加性模型gam和曲线loess,具体的可看出图结果: method="glm" method="gam" method="loess" 初图画好了,可能需要调整一下参数使得图看起来更加美观一些。比如...
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") 误...
重要的是要理解method = "lm"在geom_smooth()中是用来指定拟合方法的（线性模型），但在stat_summary(...
geom_smooth(method="lm") + # 添加线性回归直线 theme(panel.grid=element_blank(), panel.background=element_rect(fill='transparent', color='black')) + # 去点网格、去掉背景、添加边框 guides(color=guide_legend(title="x")) # 修改legend标题 ...
正如user20650已经在评论中指出的，ggplot添加了一个交互项，而您的模型mod只考虑了基于附加变量+ group...
stat_poly_eq不计算每个系数的置信区间（如果您遵循?stat_poly_eq中的插图，则可以使用debug模式来显示...
example。您应该包括require('ggplot2')和require('palmerpenguins')ggplot2小图明确指出：Map ...
stat_poly_eq不计算每个系数的置信区间（如果您遵循?stat_poly_eq中的插图，则可以使用debug模式来显示...