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プロットに指数 (+ べき乗) (トレンド) 線を追加したいと考えています。私はggplot2パッケージを使用しています。

私はこのようなものを持っています(もっと多くのデータがあります):

require(ggplot2)

df <-read.table("test.csv", header = TRUE, sep = ",")
df
    meta temp
1  1.283    6
2  0.642    6
3  1.962    6
4  8.989   25
5  8.721   25
6 12.175   25
7 11.676   32
8 12.131   32
9 11.576   32

ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 35)) + 
    scale_y_log10()

私はこれが指数関数で表現されるべきであることを知っています. 同様に、パワーフィットも可能ですか？

関数にはこの機会がありますか、またはパッケージに使用すべきstat_smooth()他の関数がありますか?ggplot2

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stat_smooth2 つの引数を渡すことで、適合するモデルを引数として指定できます。

  • メソッド、例えばmethod="lm"
  • モデル、例えばmodel = log(y) ~ x

ggplot2最初にスケール変換を行い、次にモデルに適合させるため、例では単に追加する必要があります

+ stat_smooth(method="lm")

あなたのプロットに：

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 35)) + 
    scale_y_log10() +
    stat_smooth(method="lm")

ここに画像の説明を入力

同様に、電力曲線のフィッティングとプロットは、x スケールを対数に変更するのと同じくらい簡単です。

ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_log10() + 
    scale_y_log10() +
    stat_smooth(method="lm")

ここに画像の説明を入力

于 2012-05-10T08:21:18.967 に答える