在条形图的最后部分绘制线条

时间:2010-02-16 16:00:14

标签: r model bar-chart

我有一个条形图,下半部分应符合这个公式: y~axexp(-b*x^2)。现在我想绘制整个条形图并在条形图的最后部分显示拟合模型,因为它仅适用于该部分。但是,我找不到仅在下半场显示线图的方法。如果我只是做

之类的事情

submitted=c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 4L, 
3L, 2L, 11L, 6L, 2L, 16L, 7L, 17L, 36L, 27L, 39L, 41L, 33L, 42L, 
66L, 92L, 138L, 189L, 249L, 665L, 224L, 309L, 247L, 641L, 777L, 
671L, 532L, 749L, 506L, 315L, 292L, 281L, 130L, 137L, 91L, 40L, 
27L, 34L, 19L, 1L)
x=seq(0:(length(submitted)-1))
y1=rs$submitted[30:(length(submitted)-1)]
x1=seq(0:(length(y1)-1))
fit1=nls(y1~a*x1*exp(-b*x1^2),start=list(a=500,b=.01),trace=TRUE)
barplot(submitted,names.arg=x, las=2, cex.axis=0.8, cex=0.8)
lines(predict(fit1))

显示该行,但位置错误。那么如何控制线的绘制位置呢?

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

可重复的示例会有所帮助,但问题可能是条形图不在您期望的x坐标处。您可以通过捕获barplot函数的输出来找出条形的x坐标:

dat <- 1:5                   # fake data for barplot
fit <- dat+rnorm(5, sd=0.1)  # fake fitted values

bp <- barplot(dat)           # draw plot and capture x-coordinates
lines(bp, fit)               # add line

修改
可以使用相同的原理来添加部分线。稍微重写您的代码以获得索引idx,显示您要建模的数据部分:

x <- 0:(length(submitted)-1) 
idx <- 30:(length(submitted)-1)  # the part of the data to be modeled
y1 <- submitted[idx] 
x1 <- idx-30 
fit1 <- nls(y1~a*x1*exp(-b*x1^2),start=list(a=500,b=.01),trace=TRUE) 
# capture the midpoints from the barplot
bp <- barplot(submitted,names.arg=x, las=2, cex.axis=0.8, cex=0.8) 
# subset the midpoints to the range of the fit
lines(bp[idx], predict(fit1)) 

(请注意,我也将seq(0:n)更改为0:n,因为第一个没有给出0到n的序列。)

答案 1 :(得分:0)

从Aniko那里得到答案并重新解决您的具体问题。我使用了您发布的数据submitted

定义变量:

y1 <- submitted[30:(length(submitted)-1)]
x1 <- seq(length(y1))

以这种方式使用seq()功能就足够了。它已经为你完成了这项工作。然后你做拟合并捕捉Aniko所提到的barplot()的x值。这会将x值保存在矩阵中,因此我之后使用as.vector()将其转换为矢量并使事情变得更容易。

fit1 <- nls(y1~a*x1*exp(-b*x1^2),start=list(a=500,b=.01),trace=TRUE)
bar <- barplot(submitted, las=2, cex.axis=0.8, cex=0.8)
bar2 <- as.vector(bar)

如果您只是打印bar2,您将看到确切的值,现在您可以指定在图中放置适合度的位置。请确保在以下lines()函数中,x向量与y向量的长度相同。例如,您可以使用length()函数进行一些额外的检查。 以下是您在条形图的后半部分的适合度:

lines(x = bar2[30:(length(bar2)-1)], y = predict(fit1))