ggplot: विभिन्न लिनटाइप

Question

के साथ पूर्वानुमानित मूल्य पर प्रतिगमन रेखा बढ़ाएं क्या ठोस प्रतिगमन रेखा के अंत से एक अनुमानित मूल्य तक बिंदीदार रेखा का विस्तार करने का कोई आसान तरीका है?

x = rnorm(10) 
y = 5 + x + rnorm(10,0,0.4) 

my_lm <- lm(y~x) 
summary(my_lm) 

my_intercept <- my_lm$coef[1] 
my_slope <- my_lm$coef[2] 
my_pred = predict(my_lm,data.frame(x = (max(x)+1))) 

ggdf <- data.frame(x = c(x,max(x)+1), y = c(y,my_pred), obs_Or_Pred = c(rep("Obs",10),"Pred")) 

ggplot(ggdf, aes(x = x, y = y, group = obs_Or_Pred)) + 
    geom_point(size = 3, aes(colour = obs_Or_Pred)) + 
    geom_abline(intercept = my_intercept, slope = my_slope, aes(linetype = obs_Or_Pred)) 

यह आउटपुट मैं देख रहा हूँ आशा व्यक्त होता नहीं देता:

नीचे मेरी इस पर बुनियादी प्रयास है। मैं इतने पर कुछ अन्य उत्तर में देखा है और simple.The सबसे अच्छा मैं के साथ आ गया है कुछ भी नहीं देखा है:

ggdf2 <- data.frame(x = c(x,max(x),max(x)+12), y = c(y,my_intercept+max(x)*my_slope,my_pred), obs_Or_Pred = c(rep("Obs",8),"Pred","Pred"), show_Data_Point = c(rep(TRUE,8),FALSE,TRUE)) 

ggplot(ggdf2, aes(x = x, y = y, group = obs_Or_Pred)) + 
    geom_point(data = ggdf2[ggdf2[,"show_Data_Point"],] ,size = 3, aes(colour = obs_Or_Pred)) + 
    geom_smooth(method = "lm", se=F, aes(colour = obs_Or_Pred, linetype=obs_Or_Pred)) 

यह आउटपुट जो सही है देता है, लेकिन मैं एक अतिरिक्त शामिल करने के लिए पड़ा है कॉलम निर्दिष्ट करता है कि मैं डेटा पॉइंट दिखाना चाहता हूं या नहीं।

वहाँ एक आसान तरीका भविष्यवाणी करने के लिए ggplot बताने के लिए है: मैं नहीं करते हैं, मैं इन दो भूखंडों की दूसरी, जो फिट प्रतिगमन लाइन के अंत में एक अतिरिक्त अंक के साथ खत्म रैखिक मॉडल से एक बिंदु और एक धराशायी रेखा खींचने के लिए?

Answer 1

आप केवल अपने वास्तविक डेटा का उपयोग करके अंक प्लॉट कर सकते हैं और लाइनों को जोड़ने के लिए भविष्यवाणी डेटा फ्रेम बना सकते हैं। ध्यान दें कि max(x) दो बार प्रकट होता है ताकि यह Obs लाइन और Pred लाइन दोनों का अंत बिंदु हो। हम shape सौंदर्यशास्त्र का भी उपयोग करते हैं ताकि हम पॉइंट मार्कर को हटा सकें जो अन्यथा Pred के लिए किंवदंती कुंजी में दिखाई देगा।

# Build prediction data frame 
pred_x = c(min(x),rep(max(x),2),max(x)+1) 
pred_lines = data.frame(x=pred_x, 
         y=predict(my_lm, data.frame(x=pred_x)), 
         obs_Or_Pred=rep(c("Obs","Pred"), each=2)) 

ggplot(pred_lines, aes(x, y, colour=obs_Or_Pred, shape=obs_Or_Pred, linetype=obs_Or_Pred)) + 
    geom_point(data=data.frame(x,y, obs_Or_Pred="Obs"), size=3) + 
    geom_line(size=1) + 
    scale_shape_manual(values=c(16,NA)) + 
    theme_bw() 

Answer 2

अर्द्ध बदसूरत: आप scale_x_continuous(limits = का उपयोग भविष्यवाणी के लिए इस्तेमाल किया x मानों की श्रेणी निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं। fullrange = TRUE के साथ पहले अनुमानित रेखा को प्लॉट करें, फिर शीर्ष पर 'मनाई गई' रेखा जोड़ें। ध्यान दें कि ओवरप्लॉटिंग पूरी तरह से प्रस्तुत नहीं की जाती है, और आप मनाई गई रेखा के आकार को थोड़ा बढ़ा सकते हैं।

ggplot(d, aes(x, y)) + 
    geom_point(aes(color = "obs")) + 
    geom_smooth(aes(color = "pred", linetype = "pred"), se = FALSE, method = "lm", 
                 fullrange = TRUE) + 
    geom_smooth(aes(color = "obs", linetype = "obs"), size = 1.05, se = FALSE, method = "lm") + 
    scale_linetype_discrete(name = "obs_or_pred") + 
    scale_color_discrete(name = "obs_or_pred") + 
    scale_x_continuous(limits = c(NA, max(x) + 1)) 

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हालांकि, मैं ग्रेगर के साथ सहमत करने के लिए जाते: "ggplot एक साजिश पैकेज, नहीं एक मॉडलिंग पैकेज है।"