使用geom_smooth将直线拟合到多级变量的平均值
使用geom_smooth函数可以将直线拟合到多级变量的平均值。具体来说，geom_smooth函数是ggplot2包中的一个函数，用于绘制平滑曲线。它可以根据指定的变量进行平均值计算，并将一条平滑曲线拟合到这些平均值上。
在多级变量的情况下，geom_smooth函数可以绘制出每个级别的平均值，并将平滑曲线拟合到这些平均值上。这样可以直观地展示出不同级别之间的趋势和变化。
使用geom_smooth函数时，可以通过指定不同的方法来计算平均值和拟合曲线。常用的方法包括线性回归（method="lm"），局部加权回归（method="loess"），广义可加模型（method="gam"）等。
在实际应用中，使用geom_smooth函数可以在数据可视化过程中更好地展示出多级变量的趋势和关系。例如，在研究不同地区的销售情况时，可以使用geom_smooth函数将平滑曲线拟合到每个地区的平均销售额上，以显示出地区之间的差异和趋势。
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R行函数中的参数
、、
我想使用不同的颜色和图例将97%的置信区间和预测区间绘制到我的另一个图中。我希望它们只用散点图上的直线表示。
请原谅我，因为我是R的新手，所以任何关于如何表达这个问题的提示都会很有帮助！
我很困惑，我试图放入a和m匹配的线函数中的x和y坐标，但它创建了一个非常奇怪的复杂图形，我确信这是不正确的，你介不介意解释一下我应该在下面代码中放帮助的地方放什么？
attach(my_data)
plot(a, m,
xlab="a", ylab = "m",
main = "Confidence intervals and prediction
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
我有两个变量：Std.gesamt (工作时间总数)和alter (年龄，一个包含11个年龄类别的因素)。
我已经绘制了每个年龄类别的工作时间分布，并希望添加一条曲线，显示每个年龄类别的平均值。
我试过了，但它在我的上一个年龄类别中增加了一条垂直线：
plot(as.factor(B$alter), B$Std.gesamt, main ="Gesamtstunden in B (Apr16 - Apr17)")
abline(v=mean(B$Std.gesamt),col="blue")
浏览 2提问于2017-09-07得票数 0
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1回答
我想画多条水平线，每条线都是在特定的点开始和结束的，或者有一条直线来表示两段图的平均值。例如，我想让这两条红色直线显示在我的图中。我怎样才能在R中做到这一点？
对于两个断点，如何修正下面的方程？
BREAK1 = 1962
BREAK2 = 1985
df$grp = ifelse(df$year > BREAK2,"C",if(df$year < BREAK1){"A"}else if (df$year > BREAK1 & df$year < BREAK2){"B"})
浏览 4提问于2020-03-27得票数 0
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1回答
我试图根据图像的像素和灰度来评估铅笔笔画的曲率。我试着在笔划的每一点上求出直线的曲率。我不确定的部分是考虑噪声的曲率本身的计算。
这是我要怎么处理的；
图像处理提高对比度，并将像素降到灰度阈值以下。我想保留一个零散的笔划，并在图像中丢弃白色。
计算直线上像素的位置。我会使用扩散空间(R. R. Coifman和S. Lafon)来评估像素之间的距离，从而确定它们的直线位置。
计算每个像素的曲率。这是我不太自信的部分。我所见过的一条线的曲率的大部分表示都不考虑噪音(这里是笔画的厚度)。我会根据函数的导数使用一个基于曲率的近似。我会根据扩散空间上足够远的点的平均值来评估导数。
现在
浏览 3提问于2014-04-12得票数 1
我创建了一个用线性geom_smooth绘制的图形，现在我想要有点，从geom_point到在直线下面和上面有一个不同的颜色。
我知道我可以通过做geom_point(aes(x, y, colour = z))来添加颜色。我的问题是如何确定图中的一个点是否低于或高于线性线。
ggplot2是否可以这样做，或者必须首先在数据帧中创建一个新列？
下面是带有geom_smooth的示例代码，但是没有线条上方和下面的不同颜色。
任何帮助都是非常感谢的。
library(ggplot2)
df <- data.frame(x = rnorm(100),
y = r
浏览 3提问于2015-08-03得票数 1
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我试着把一些错误条画成一个非常大的纵向数据。因为绘制整个数据集的信息非常少，所以我只想要一个显示平均值和误差范围，甚至是置信区间的图表，而不是整个数据集。我正在研究关于错误条的部分，但是我很难将这段代码用于纵向数据。
为了重现性，我一直试图使用Theoph数据集。我在这个阶段有点卡住了(summarySE是R网站的一个功能)：
tp <- summarySE(Theoph, measurevar = c("conc"),
groupvars = c("Subject", "Wt", "Dose"))
浏览 0提问于2015-07-06得票数 1
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如何对每个组应用geom_smooth()？
下面的代码使用facet_wrap()，因此在单独的图形中绘制每个组。
我想集成图形，并得到一个图形。
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
geom_point(aes(color = Species)) +
geom_smooth(method = "nls", formula = y ~ a * x + b, se = F,
method.args = list(start = list(a = 0.1
浏览 0提问于2016-11-15得票数 18
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我正在使用ggplot2绘制两个已知为双曲线关系的变量。我想用geom_smooth添加一条拟合曲线。 geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ 1/x) 只是给了我一条直线。是否有可能强制geom_smooth绘制双曲线？ 最小可重现示例： n <- 100
x <- seq(n)
y <- rnorm(n, 50 + 30 * x^(-0.2), 1)
Data <- data.frame(x, y)
ggplot(data = Data,
aes(x = x, y
浏览 43提问于2021-08-27得票数 1
我正在建立一个NBA R闪亮的应用程序，我遇到了一个小问题，试图制作互动的情节。我的Geom光滑元素在我提供的第一组代码中工作，它显示了所选团队的胜利幅度的平滑平均值，但是一旦我用技巧实现了定制工具提示，geom光滑元素就停止工作了。
mov_plot <- function(df){
p <- df %>%
ggplot(aes(Date, Margin_of_Victory)) +
geom_col(color = 'black', alpha = 0.7, aes(fill = Outcome)) +
geom_smooth(
浏览 3提问于2020-07-20得票数 3
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我想画一条直线，它是曲线的平均值。我正在像这样绘制我的数据：
plot 'dataset' u 2:4 w p smooth bezier
我的数据由多个列组成，我会得到这样的结果：
你有什么办法吗？我猜这更多的是插值而不是平均值。这与曲线的起伏无关，最好用一条直线来插值曲线……
使用直线可以或多或少地使用fit来拟合。然而，我如何拟合一条看起来不像是众所周知的曲线呢？让我给你举个例子吧？如何在主点组之间拟合平滑的曲线？请注意，在图表的下半部分有一些我不想表示的噪音。
浏览 1提问于2012-08-01得票数 4
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以下是我的问题：
1) I运行了一个多元线性回归:假设如下：
lm(attitude~quality+price+location+Income)
我主要关心的是态度和质量之间的关系，其他变量是控制变量。
2)然后我想做一个态度和质量之间的散点图。这很容易：
Q <-ggplot(data=data, aes(x=quality, y=attitude))
Q + geom_point(size = 1)
3) I进一步绘制了x与y之间的拟合线，斜率应是多元线性回归的偏回归系数。也就是说，它应该是以下公式中的attitude=b1*quality+b2*price+b3*locatio
浏览 0提问于2018-07-03得票数 5
有可能得到每个直线表的平均值，然后再得到平均值吗？
示例: Avg(1.99%+3.66%+3.49%+2.26%+2.14%+2.61%+5.54%+3.11%+2.92%+1.06%)
浏览 5提问于2017-09-08得票数 1
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我正在学习R，终于在工作中有了一个任务，我可以用它来完成！然而，我被我认为应该是相当简单/普通的事情难住了。
我有这个R代码，它生成下面的图
ggplot(data = subset(AverageHoldingTimes, CallPriority==1 & AverageCreatedToDispatct > 0 & CallCreatedHour %in% c(0,1,2,3,4,5,6,7)), mapping = aes(x=CallDate, y=AverageCreatedToDispatct)) +
geom_smooth(se = FALSE, m
浏览 0提问于2017-12-05得票数 0
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我试图绘制拟合的简单线性回归线。然而，由于一些未知的原因，这条线是垂直连接点。我正在使用ggplot2包，并出现一条警告消息。
dados = read.table("dadosnew.csv", header = T, sep=";", dec=","); head(dados)
dados$Trat <- factor(dados$Trat)
dados$Teor <- factor(dados$Teor)
x11()
ggplot(dados, aes (x=Teor, y = massaseca)) + geom_p
浏览 3提问于2021-01-12得票数 1
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我试图用ggplot2绘制多元线性回归的交互效应图。但是，所绘制的直线的斜率与基于lm函数返回的估计值不匹配。
这是我的代码：
lm.sense <- lm(sense_of_belonging ~ active*mathEAL + MathID + comfort_speaking, data=Data)
library(ggplot2)
p.sense <- ggplot(lm.sense, aes(y=sense_of_belonging, x=active, color=mathEAL)) + geom_smooth(method="lm", se=FALS
浏览 7提问于2022-05-18得票数 0
我有这个dataframe。 我创建了一个绘图，在y轴"value“和x轴上表示"Column_S”的每个级别，其中包含从S1到S10的级别。所有这些都通过"VS“和"Inst”(带有facet_grid)和"Estatus“与颜色进行分组。 na.omit(data) %>%
group_by(VS,Estatus,Inst, Columna_S) %>%
summarise(media = mean(value),
desvio = sd(value),
浏览 23提问于2021-02-06得票数 1
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如何避免在绘制以下数据时出现绘图区的灰色阴影？
df <-data.frame(x = c(0,0.2,0.5), y = c(0.6,0.7,0.9))
p <-ggplot(df, aes(x, y, ymin=0, ymax=1, xmin=0, xmax=1))
p <- p + geom_point(alpha=2/10, shape=21,
fill="blue", colour="black", size=5)
p
所以直到这一点都很好，但是使用geom_smooth添加直线方程会
浏览 0提问于2012-08-12得票数 6
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我正在尝试添加垂直线，这些垂直线应该特定于每个情节方面。我尝试通过按照与绘图数据分组相同的过程对geom_vline数据进行分组来实现此目的。垂直数据来自与点不同的数据帧。下面的代码行就是我所拥有的。
plots <-
dd %>%
ggplot(aes(Date, TDS)) +
theme_bw() +
geom_point(aes(group = Well, color = Well), size = 1) +
ggtitle(paste("WMA A-AX TDS")) +
ylab("mg/L")
浏览 3提问于2018-02-03得票数 4
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下面的函数计算二进制平均值，对图上的bin点进行相对于每个bin中的观察数的大小，并通过bin方法绘制一条较低的线。但是，我不想通过bin表示绘制低空线，而是通过原始数据集绘制这条线，以便低空线上的误差带表示实际数据集中的不确定性，而不是二进制平均值中的不确定性。如何修改geom_smooth()，使其使用df而不是dfplot绘制行
library(fields)
library(ggplot2)
binplot <- function(df, yvar, xvar, sub = FALSE, N = 50, size = 40, xlabel = "X", ylab
浏览 2提问于2015-05-13得票数 2
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数据可视化的数据组
、、、
请帮忙复习一下。
使用dataset m休眠，绘制针对bodywt和sleep_total因素的q图，并使用geo_smooth添加一行。使用qplot绘制一条直线，使用线性回归模型消除标准误差。一组接一名。通过vore将模型分成多个方面。
名称(睡眠)：“名称”属"vore“"order”"sleep_total“”sleep_total“"sleep_rem”"sleep_cycle“”sleep_cycle“"brainwt”"bodywt"
***
qplot(log(bodywt),sleep_total,data=m
浏览 4提问于2020-09-24得票数 0
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如何添加一条表示红色和黑色分组平均值的趋势线？我已经尝试了geom_line()和geom_smooth()，但没有让它工作。
下面是我用来制作这个图表的代码：
ggplot(data = long_data, aes(x = day, y = val, group = ID, colour = outcome)) +
geom_line(aes(color = as.factor(outcome), linetype = as.factor(outcome)), size = 0.7) +
scale_linetype_manual(values = c("long
浏览 3提问于2021-05-27得票数 0
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干巴巴地勾画CI
、、
如何求一个简单线性回归模型的CI？我找到了不同的方法来做这件事，但是所画的顺式是不同的。
因为我不是来自统计学背景，所以我不确定哪一个是正确的。我对CI和线性回归只有一个非常基本的理解。
第一次尝试时，我只使用函数line ()来绘制直线。
plot(y~x, data=df)
abline(lm.model)
ci<-confint(lm.model, level=0.95)
abline(ci[1], ci[2])
abline(ci[3], ci[4])
的第二次尝试
newx = seq(min(x),max(x),by = 0.05)
conf_interval <-
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
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我是R的乞讨者，我不知道如何将回归线添加到我的箱线图中。我的代码(包含数据)是：
dat_full<-data.frame(Fuerza = c("19.6N","19.6N","58.8N","58.8N","98,0N","98,0N", "274.4N","274.4N"),
Músculo = c("Bíceps","Tríceps","Bíceps","T
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
1回答
好吧，我知道这看起来像其他上百万个同类的问题。但我想我没有见过这样的问题，所以我在这里哈哈。
让我们说你有一个由客户，斯库和日期的销售数据。世界上一切都是好的。但是，如果您有这个df，它是巨大的(数百个客户，如果我们想进一步惩罚自己，每周数以百计的skus )。然后，在按客户、斯库和周分组，然后总结之后，我们意识到并不是所有的sku每周都被所有的客户购买。这使事情变得复杂。
例如，如果没有客户每周的收入值为0的线项，那么用geom_line和geom_smooth绘图就会变得不准确。直线继续在他们的轨道上，而不是下降到零。
我现在可能非常愚蠢，但我如何介绍所有这些条目与零收入，每当有一个星期，
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
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我使用ggplot和下面的代码在x和y变量之间绘制了一个图： ggplot(data = dataset, aes(x = X, y = log_Y, colour = Year)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) 有没有办法可以计算lm回归产生的直线的斜率？ 提前感谢！
浏览 70提问于2021-03-30得票数 0
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绘制平滑的时间序列
、、、
我在这里尝试遵循这个教程：https://rc2e.com/timeseriesanalysis (页面底部)，并在同一个图上绘制平滑的时间序列和原始的时间序列。我模拟了下面的一些数据，将其平滑，然后尝试将其绘制出来。 library(dplyr)
library(KernSmooth)
library(ggplot2)
a = rnorm(2000,10,10)
y = ts(a, frequency = 12)
gridsize <- length(y)
bw <- dpill(t, y, gridsize = gridsize)
lp <- locpol
浏览 25提问于2020-12-21得票数 0
1回答
因为我想单独使用nls模型，所以我对geom_smooth函数中的数据进行了拟合，并在ggplot之外进行了拟合：
library(ggplot2)
set.seed(1)
data <- data.frame(x=rnorm(100))
a <- 4
b <- -2
data$y <- with(data, exp(a + b * x) + rnorm(100) + 100)
mod <- nls(formula = y ~ (exp(a + b * x)), data = data, start = list(a = a, b = b))
data$fit &
浏览 2提问于2017-03-08得票数 3
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2回答
我的数据只有时间与不同增长值的数量，但我需要将原始数据(彩色线条)与几何平均值(黑色平滑曲线)分开。
增长曲线A
增长曲线B
我已经“成功”绘制了它们，但我要么得到了一个带有‘几何均值’的图，而没有在图例中出现它，要么得到了同一图例中的所有四条曲线。
我想把它们分开，这样这三条线就有了标题“荧光激发”的标题，以及这三条线的几何平均值，名字就是"60 mM平均值“。我希望分离数据的原因是因为我将创建其他图表，以比较不同浓度(60，30，15，等等)下的平均荧光激发。
数据：
下面是我的A代码：
GraphChl60mM <- ggplot(data = Comb
浏览 2提问于2020-05-31得票数 1
1回答
我有一个散点图，我必须在上面显示y值的边界。geom_smooth表示平均值或中值，但我必须指出最大值和最小值。如何绘制绿线？
代码：
library(ggplot2)
suaon <- mtcars
pla <- ggplot(data = suaon, mapping = aes(x = mpg, y = wt))
pla <- pla + geom_point(mapping = aes(color = cyl), size = 1.4)
pla <- pla + geom_smooth(span = 0.4, method = "loess"
浏览 6提问于2021-10-07得票数 1
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2回答
在r中绘制月和年天气数据
、、、
我正在尝试开发一个像这样的天气图出现在天气数据-类似的东西。
我想要绘制每日价值(虽然平均值可以在圆圈中出现)。我使用ggplot2，因为它需要多方面的(每个月和每年)。
st <- as.Date ("2009-1-1")
en <- as.Date ("2011-12-28")
date1 <- seq(st, en, "1 day")
year <- format(date1, "%Y")
month <- format (date1, "%b")
day <-
浏览 3提问于2013-04-17得票数 3
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下面的代码为每个组生成一个带有回归线的散点图。与倾斜回归线不同，是否有可能绘制出代表每组y值平均值的水平线？我尝试将公式参数修改为"y ~0 *x“，但没有想到任何显而易见的使用方法。
谢谢
ggplot(data = iris, aes(y = Sepal.Length, x = Sepal.Width, colour = Species)) + geom_point() +
geom_smooth(method = 'lm', formula = y ~ x , se = F)
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
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我有关于人们每周去上班的次数的数据。随着行程的距离，我对这两个变量之间的关系感兴趣。(随着距离的增加，频率预计会下降，本质上是一种负关系。)Cor.test支持这个假设：-0.08993444，p值为2.2e-16。
当我画出这幅图时，距离显然会随着更频繁的旅行而减少。为了理解我使用geom_smooth的大量要点。但我不完全理解结果。根据的说法，这是一个“有条件的意思”。然而，它似乎从来没有接近真正的平均，
> mean(aggs3$Distance)
[1] 9.766497
在下面的情节里，似乎永远不会超过8点。这是怎么回事？我想我真的很想要滚动平均值，但是我发现动物园包中的很难实
浏览 3提问于2013-05-15得票数 2
1回答
这是。
我用dc.js绘制了一个用平均值表示的直线图。
对于数据表，我已经成功地使用jquery数据表创建了它。
现在，在数据表中，整个数据将根据所选内容显示。
是否有可能显示在label列下的唯一记录。
尝试分组并将其传递给aaData列。但是当我做任何选择的时候，什么都不会出现。
任何帮助都会很高兴的。
浏览 0提问于2014-02-10得票数 0
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我的数据如下：
Time Type zone price no_activities id
1 2014/10/11 12:30:00 am A X 20 10 1
2 2014/10/12 12:30:00 am A X 20 10 2
3 2014/10/13 12:30:00 am B X 10 9 3
4 2014/10/14 12:30:00 am D X 5 12
浏览 0提问于2019-09-09得票数 0
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在R中，我得到了以下两个步骤的输出：
ggplot(mario_kart, aes(y = totalPr, x = duration, color=cond)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", se = 0)
ggplot(mario_kart, aes(y = totalPr, x = duration, color=cond)) + geom_point() + geom_line(data=broom::augment(lm(totalPr~duration+cond,data=mario_kart)),
浏览 4提问于2017-12-26得票数 1
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2回答
我有一个笛卡尔点数组(列1是x值，列2是y值)，如下所示：
308 522
307 523
307 523
307 523
307 523
307 523
306 523
我该如何获得点的标准差呢？它将与平均值进行比较，平均值将是一条直线。这些点不是直线，所以标准差描述了线段离直线有多大的波纹或“偏离基准”。
我真的很感谢你的帮助。
浏览 0提问于2012-10-05得票数 1
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2回答
我有一个数据集和图，如下所示：
rowid <- (1:100)
intercept <- (200:299)
df <- data.frame(rowid, intercept)
ggplot(df, aes(x=rowid, y=intercept, color=intercept)) + geom_point()
+ scale_colour_gradient2(low="red", high="darkgreen", mid = "yellow", midpoint = 250)
+ geom_smooth(met
浏览 3提问于2020-06-25得票数 0
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我在R中有以下数据：
id <- factor(seq(1:72))
initial.e <- rnorm(n=72, mean = 21.51, sd = 6.58)
initial.f <- rnorm(n = 72, mean = 20.75, sd = 3.378)
final.e <- rnorm(n = 72, mean = 19.81, sd = 7.48)
final.f <- rnorm(n = 72, mean = 19.77, sd = 5.389)
data <- data.frame(id,initial.e, initial.
浏览 2提问于2018-06-07得票数 1
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我已经拿起了ggplot2这本书，但我很难理解数据是如何通过层持久存储的。
例如，让我们取一个数据集，并计算每个X的平均值：
thePlot = ggplot( myDF , aes_string( x = "IndepentVar" , y = "DependentVar" ) )
thePlot = thePlot + stat_summary( fun.y = mean , geom = "point" )
如何“访问”下一层的汇总统计信息？例如，假设我想在数据集上绘制一条平滑线。这似乎起作用了：
thePlot = thePlot + s
浏览 0提问于2011-04-18得票数 4
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我使用的是来自ggplot2的geom_smooth()。
在Hadley Wickham的书("ggplot2 -优雅的数据分析图形“)中，有一个使用method="lm"的示例(第51页)。在中没有关于method参数的讨论。我在谷歌上看到了使用method='loess'的人的其他搜索结果(和问题)。
是否有一个详尽的列表来解释这些选项？
在我看来，'lm'画了一条直线，而'loess'画了一条非常平滑的曲线。我猜还有其他的在参考点之间画出更多的锯齿线？
示例中的se参数也不在帮助或在线文档中。
FWIW这里是我的代
浏览 1提问于2011-08-10得票数 96
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我有一个双变量数据集：
set.seed(45)
require(mvtnorm)
sigma <- matrix(c(3,2,2,3), ncol=2)
df <- as.data.frame(rmvnorm(100, sigma=sigma))
names(df) <- c("u", "v")
将v设置为因变量，使用ggplot i可以很容易地显示v在u上的“通常”最小二乘回归。
require(ggplot2)
qplot(u, v, data=df) + geom_smooth(aes(u, v), method="lm
浏览 0提问于2013-02-20得票数 1
我们有一些数据，这些数据代表了在不同场景下运行的许多模型。对于单个场景，我们希望显示平滑的平均值，填充区域表示特定时间点的标准偏差，而不是平滑拟合的质量。
例如：
d <- as.data.frame( rbind( cbind( 1:20, 1:20,1 ), cbind(1:20, -1:-20,2 ) ) )
names(d)<-c("Time","Value","Run")
ggplot( d, aes(x=Time,y=Value) ) + geom_line( aes(group=Run) ) + geom_smooth(
浏览 0提问于2010-11-17得票数 16
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我有10个不同的试验(每一个都有自己的数据集)。我已经找到了从模型中提取的预测值，并创建了一个包含预测值的新列。
我用rbind()将每个试用版的所有x、y和预测值绑定到一个数据帧中
我希望用相同的x值(预测值)绘制所有y值的平均值，并使用geom_ribbon而不是错误条来绘制置信区间。
我已经提到了这个链接：，但是，当我绘制stat_summary(geom="ribbon", fun.data=mean_cl_normal, fun.args=list(conf.int=0.95), fill="lightblue")时，它不会绘制任何内容，但是它也不会出
浏览 1提问于2020-04-21得票数 0
我在spatstat中有一个等高线图，它是由一个点模式X的强度函数生成的(比如“树的位置”)。这个点模式中的每个x，y坐标都标有相应的第三个向量(如“树的直径”)。-->cf图片(当然可以省略代表树的垂直线)
我想用不同的颜色显示每个等高线级别的标记(直径)的平均值。有什么建议吗？谢谢!
浏览 3提问于2015-09-25得票数 0
我试图绘制几行数据(黑色)和它们的平均值(颜色)。无论出于什么原因，geom_line在整个数据线(但不是平均值)之间的区域内阴影--它对geom_path做同样的事情，而不对geom_point。我希望这只是个小错误，因为我从未见过这样的事情发生。
这是我的密码：
Plot <- ggplot() +
geom_line(data = meltedDF_lines, aes(x = Wavelength, y = Absorbance), color = "black",
size = 0.1) +
geom_line
浏览 2提问于2020-08-14得票数 1
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1回答
图上的回归线未显示
、、、
当我尝试使用ggplot时，该图仅以点显示数据，但该图中根本没有线条。此外，R中没有误差。数据有两列，即月和降雨量。我用了几年的时间制作了如下数据集：
Month Rainfall
1 0.7
2 0
3 0
. .
. .
12 1.2
1 0
2 0.2
. .
. .
我的项目的ggplot的完整代码如下：
split = sample.split(dataset$Rainfall, SplitRatio = 0.8)
trai
浏览 1提问于2020-02-01得票数 1
1回答
我需要在R中的geom_line线图中添加一条平均趋势线，结果应该是构成其他线的值的平均值的同一图表上的虚线，如下所示：
下面是我制作图表的示例代码：
df <- data.frame(Name = c("Jim","Bob","Sue","Sally","Jim","Bob","Sue","Sally","Jim","Bob","Sue","Sally"),
浏览 33提问于2022-11-02得票数 0
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我正在用geom_smooth()绘制一年内的温度值。我有每天的最小、最大和平均温度，我想把平均值显示为一条线，然后像你一样显示一个置信区间。有一个关于se = T的geom_smooth()参数，我想知道如何提供变量作为“置信区间”。我知道你可以用geom_errorbar()的方框图来做这件事，我也希望有一个类似的版本。
我希望我的图看起来像这样的结果，但使用最大值和最小值来显示置信区间。
mean <- runif(365, min = 10, max = 25)
max <- runif(365, min = 26, max = 35)
min <- runif(36
浏览 7提问于2022-06-09得票数 1
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我对ggplot完全陌生(在某种程度上也是R)。我已经被那些可以用ggplot创建的图形的质量所震撼了，我正在努力学习如何使用ggplot创建一个简单的多行图。
不幸的是，我没有找到任何帮助我接近我想要做的事情的教程：
我有一个CSV文件，其中包含以下数据：
id,f1,f2,f3,f4,f5,f6
30,0.841933670833,0.842101814883,0.842759547545,1.88961562347,1.99808377527,0.841933670833
40,1.47207692205,1.48713866811,1.48717177671,1.48729643008
浏览 5提问于2012-08-01得票数 3
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我正在绘制一条geom_smooth线，并希望添加一条地毯。Y的可变性比平均值大得多，因此当只绘制平滑线时，y尺度从实际数据范围减小。当我在底部添加一块地毯时，它会重新缩放y轴，就好像y轴上也有一块地毯一样，这使得很难看到平滑线条之间的关系。
示例：
ggplot(diamonds, aes(y=carat, x=price, color=cut)) +
geom_smooth(se=F, method='lm')
上面的操作将y轴缩放到大约0到3的范围。
仅将地毯添加到底部：
ggplot(diamonds, aes(y=carat, x=price, color=
浏览 1提问于2013-02-28得票数 2
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