एक ggplot2 scatterplot पर एक एल एम वस्तु के लिए एक लाइन ओवरले कैसे

Question

मैं कुछ डेटा,

calvarbyruno.1<-structure(list(Nominal = c(1, 3, 6, 10, 30, 50, 150, 250), Run = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), 
    PAR = c(1.25000000000000e-05, 0.000960333333333333, 0.00205833333333334, 
    0.00423333333333333, 0.0322333333333334, 0.614433333333334, 
    1.24333333333333, 1.86333333333333), PredLin = c(-0.0119152187070942, 
    0.00375925114245899, 0.0272709559167888, 0.0586198956158952, 
    0.215364594111427, 0.372109292606959, 1.15583278508462, 1.93955627756228 
    ), PredQuad = c(-0.0615895732702735, -0.0501563307416599, 
    -0.0330831368244257, -0.0104619953693943, 0.100190275883806, 
    0.20675348710041, 0.6782336426345, 1.04748729725370)), .Names = c("Nominal", 
"Run", "PAR", "PredLin", "PredQuad"), row.names = c(NA, 8L), class = "data.frame") 
calweight <- -2 

जिसके लिए मैं दोनों एक रेखीय और एक द्विघात एल एम मॉडल

callin.1<-lm(PAR~Nominal,data=calvarbyruno.1,weight=Nominal^calweight) 
calquad.1<-lm(PAR~Nominal+I(Nominal^2),data=calvarbyruno.1,weight=Nominal^calweight) 

मेरे द्वारा बनाए गए है तो ggplot2

qplot(PAR,Nominal,data=calvarbyruno.1) 

का उपयोग कर अपने डेटा मूल्यों प्लॉट कर सकते हैं लेकिन बाहर काम नहीं कर सकता दो एलएम वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक लाइन ओवरले करने के लिए कैसे ... कोई भी विचार ?

Answer 1

geom_smooth() का उपयोग करने का सबसे आसान विकल्प है और ggplot2 आपके लिए मॉडल फिट करें।

ggplot(calvarbyruno.1, aes(y = PAR, x = Nominal, weight=Nominal^calweight)) + 
    geom_smooth(method = "lm") + 
    geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), colour = "red") + 
    geom_point() + 
    coord_flip() 

या आप भविष्यवाणी मूल्यों के साथ एक नया डाटासेट बना सकते हैं।

newdata <- data.frame(Nominal = pretty(calvarbyruno.1$Nominal, 100)) 
newdata$Linear <- predict(callin.1, newdata = newdata) 
newdata$Quadratic <- predict(calquad.1, newdata = newdata) 
require(reshape2) 
newdata <- melt(newdata, id.vars = "Nominal", variable.name = "Model") 
ggplot(calvarbyruno.1, aes(x = PAR, y = Nominal, weight=Nominal^calweight)) + 
    geom_line(data = newdata, aes(x = value, colour = Model)) + 
    geom_point() 

Answer 2

इससे पहले मैंने एक संबंधित प्रश्न पूछा और हैडली के पास this good answer था। उस पोस्ट से पूर्वानुमान फ़ंक्शन का उपयोग करके आप अपने डेटा में दो कॉलम जोड़ सकते हैं। एक मॉडल के लिए एक:

calvarbyruno.1$calQuad <- predict(calquad.1) 
calvarbyruno.1$callin <- predict(callin.1) 

फिर

यह बिंदु की साजिश रचने और एक पंक्ति के रूप में प्रत्येक मॉडल जोड़ने की बात:

ggplot() + 
geom_point(data=calvarbyruno.1, aes(PAR, Nominal), colour="green") + 
geom_line(data=calvarbyruno.1, aes(calQuad, Nominal), colour="red") + 
geom_line(data=calvarbyruno.1, aes(callin, Nominal), colour="blue") + 
opts(aspect.ratio = 1) 

और यह अच्छी तस्वीर में परिणाम (हाँ रंग कुछ इस्तेमाल कर सकते हैं कि काम):

alt text http://www.cerebralmastication.com/wp-content/uploads/2009/09/ggplot2.png