每当你想了解两个变量之间关系的本质时,首选总是散点图。在ggplot2中使用 geom_point() 可以绘制散点图。此外,geom_smooth 默认绘制平滑线(基于 loess),可以通过设置 method='lm' 调整为绘制最佳拟合线。 01 散点图 02 气泡图 散点图可以让您比较两个连续变量之间的关系,而气泡图则可以很好地帮助您了解基本...
ggplot2提供的geom_smooth()功能允许在需要时添加线性趋势及其周围的置信区间(选项se=TRUE)。 注意::该method参数允许应用其他平滑方法,例如glm,loess等。有关更多信息,请参阅文档。 library(ggplot2) library(hrbrthemes) # 创建虚拟数据 data <- data.frame( cond = rep(c("condition_1", "condition_2"),...
## `geom_smooth()` using method ='gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")' 1. 2. geom_smooth()的默认设置调用了gam()函数来拟合曲线,可以用geom_smooth()的参数选择不同的拟合方法,如直线拟合: p +geom_point() +geom_smooth(method="lm") 注意geom_xxx()函数计算所需的变量值是从ggplo...
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) p9 1. 2. 3. 4. 5. 隐藏置信区间 #不要置信区间 p10 <...
像geom_point()一样,有许多这样的geom层,我们将在本教程系列的后续部分中看到。现在,让我们使用geom_smooth(method=‘lm’)添加一个平滑层。由于该方法被设置为lm(线性模型的简称),所以它会画出最适合的拟合直线。 g<-ggplot(midwest,aes(x=area,y=poptotal))+ ...
geom_smooth() + geom_point() #直接使用默认参数 毕业年数与收入的关系,并添加95%置信区间的光滑曲线 如上图,散点的线性关系不是很明显。因此可以拟合一个二次多项式的回归的有参模型。 ggplot(data=Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary))+geom_smooth(method=lm,formula=y~poly(x,2),se=FALSE,size...
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, ...
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) geom_point(aes(shape=factor(cyl)),color='green',size=3) geom_smooth() geom_point里面能重新指定映射(全局和局部的关系),也能添加参数改变图形属性,在点图的基础上还可以叠加光滑曲线(geom_smooth()) geom_(几何图形)和stat_(统计变换)都能作为一种叠加图层的方法,且两...
geom_smooth(method = "lm",formula = y~x,color="black")+ geom_abline(slope = 200,intercept = 0,color="red")+ 得到图像: 5.4最后我们为这个图加上坐标轴名称和标题名称 p2 + xlab("aod") + theme(axis.title.x = element_text(size = 15, color = "green",face="bold",vjust=0.5,hjust=...
1 首先，有必要先熟悉一些ggplot2的语法 2 然后，函数aes()指定每个变量扮演的角色，这里，变量wt的值映射到沿x轴的距离，变量mpg的值映射到沿y轴的距离 3 然后，这里用到了函数geom_smooth()，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法 4 然后，不像其他的R包，ggplot2凭借其自身就可以被认为一种综合...