バックグラウンド
ドイツには16の連邦州があり、そのうち10は西ドイツに属し、6つは東ドイツに属していました。いくつかの点で、たとえば特定の癌の死亡率では、10の旧西部州と6つの旧東部州の間に永続的な違いがあります。それぞれのグループ内の州の間にも違いがあります。
州間の違いを示すために、各州からのデータ、たとえば年ごとの年齢標準化された乳がん死亡率をプロットすることは、ある程度意味があります。16本の線でプロットすることは必ずしも良い選択ではありません、そして私はそれについての議論を開きたくありません。時々、そう言われる力はそれがどうあるべきかです。
問題
プロット上の16本の線を区別するのは難しい場合があります。そのために、私は通常、RColorBrewerパッケージの色（の最初の10色Set3とそのパレットの最初の6色、以前の西の10州と東の6つの州に対応）と線種（1つの線種の組み合わせ）を使用します。東、西用）。パッケージを使用するlatticeと、州ごとの1998年から2010年までの年齢標準化された乳がん死亡率のプロットは次のようになります。
質問
を使用して同様のプロットを実行したいのですがggplot、凡例の色と線種を組み合わせる方法がわかりません。これまでのところ、私はこれまでに得ました：
凡例で色と線種を組み合わせることができる場合ggplot、どのようにそれを行うのですか？
データフレームとプロットを作成するためのコードは次のとおりです。
mort3 <- structure(list(State = structure(c(8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L,
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L,
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L,
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L,
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L,
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L,
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L,
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L,
3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L,
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L,
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L,
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L,
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L,
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L,
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L,
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L), class = "factor", .Label = c("SH",
"HH", "NI", "HB", "NW", "HE", "RP", "BW", "BY", "SL", "BE", "BB",
"MV", "SN", "ST", "TH")), BCmort = c(16.5, 16.6, 15, 14.4, 13.5,
17.1, 15.8, 16.3, 18.3, 16.8, 17, 18.1, 13.1, 15.1, 18.8, 13.1,
16.4, 16.1, 15.8, 12.8, 16.3, 19.2, 16.8, 13, 17.9, 17, 19.4,
19.4, 13.1, 13.8, 18.1, 13.8, 15.9, 17.3, 17.5, 13.7, 17.4, 17.5,
16.7, 15.5, 18.1, 18, 20.1, 19.1, 11.8, 14.6, 18.2, 13.4, 16.8,
17.5, 15.6, 14.1, 13.9, 18.2, 17.1, 15.2, 18.1, 16.6, 19.3, 18.6,
13.1, 14.6, 19.6, 12.4, 16.6, 17.8, 17.5, 14.3, 20.5, 19.2, 19,
12.6, 19.5, 17.8, 19.2, 21, 14.4, 13.4, 19.8, 14, 17.5, 18.9,
16.4, 14.7, 17.7, 20.1, 18.5, 14.5, 19.1, 19.2, 20.1, 19.7, 14.2,
16.2, 17.9, 12.6, 18, 18.7, 17.7, 16.5, 16.6, 20.3, 18.1, 15.2,
19, 20, 19.8, 21.3, 13.8, 14.8, 20.4, 14.8, 18.2, 18.7, 16.9,
16.2, 20.2, 20.4, 18.5, 14, 20.2, 18.7, 20.3, 17.7, 14.4, 14.5,
21.7, 13.7, 18.3, 19.7, 17.8, 16.5, 20.2, 21.7, 18.8, 16.7, 20.4,
20, 19.6, 22.9, 15.2, 14.9, 21.7, 14.6, 18.3, 19.7, 17, 16.7,
22.9, 16.2, 19.6, 15.9, 20.3, 19.9, 18.9, 21.8, 14.9, 18, 21.4,
16.1, 19.6, 19.2, 19.1, 16.7, 20, 18.2, 20.5, 15.5, 20.5, 21.1,
21.3, 23.8, 15.8, 15.3, 21.3, 15.7, 19.6, 20.3, 19.2, 17.4, 18.1,
23.1, 20.6, 16.2, 21.5, 20.3, 21.4, 20.8, 16.1, 15.8, 22.1, 14.5,
20, 20.2, 19, 18.7, 23.1, 21.8, 19.4, 17.4, 20.9, 20.5, 20.4,
23.2, 16.3, 17.6, 23.1, 16.5), year = c(2010, 2010, 2010, 2010,
2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,
2010, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009,
2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008,
2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008,
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007,
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006,
2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2005,
2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005,
2005, 2005, 2005, 2005, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004,
2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2003, 2003,
2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003,
2003, 2003, 2003, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002,
2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2001, 2001, 2001,
2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001,
2001, 2001, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000,
2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 1999, 1999, 1999, 1999,
1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999,
1999, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998,
1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998), eastWest = structure(c(1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("west",
"east"), class = "factor")), .Names = c("State", "BCmort", "year",
"eastWest"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -208L))
colVec<-c(brewer.pal(10,"Set3"),brewer.pal(6,"Set3"))
ltyVec<-rep(c("solid","dashed"),c(10,6))
ggplot(mort3, aes(x = year, y = BCmort, col = State, lty = eastWest)) +
geom_line(lwd = 1) +
scale_linetype_manual(values = c(west = "solid", east = "dashed")) +
scale_color_manual(values = c(brewer.pal(10, "Set3"), brewer.pal(6, "Set3"))) +
opts(title = "BC mortality")
xyplot(BCmort ~ year, data = mort3, groups = State, lty = ltyVec,
type = "l", col = colVec, lwd = 2,
key = list(lines = list(lty = ltyVec, col = colVec, lwd = 2),
text = list(levels(mort3$State)), columns = 1,
space = "right", title = "State"), grid = TRUE, main = "BC mortality")
