我正根据同一地块上的众多变量绘制物种的出现。还有很多其他变量,但我只是为了这篇文章而保留了重要的变量:
> str(GH)
'data.frame': 288 obs. of 21 variables:
$ Ee : int 2 2 1 7 6 3 0 9 3 7 ...
$ height : num 14 25.5 25 21.5 18.5 36 18 31.5 28.5 19 ...
$ legumes : num 0 0 55 30 0 0 55 10 30 0 ...
$ grass : num 60 50 30 35 40 35 40 40 35 30 ...
$ forbs : num 40 70 40 50 65 70 40 65 70 70 ...
我已经设法将其绘制得很好并且看起来很好看(Ee是有问题的物种):
ggplot(data=GH,aes(y=y,x=x),ylab="Number of individuals (N)",xlab="Percentage cover (%); OR Height(cm))+
geom_jitter(aes(legumes,Ee),colour="blue")+
geom_jitter(aes(grass,Ee),colour="green")+
geom_jitter(aes(forbs,Ee),colour="red")+
geom_jitter(aes(height,Ee),colour="black")
但是,我想为每个变量添加回归线(并计算R平方值),到目前为止还没有运气。轴标签也拒绝改变我以前从未遇到过的X和Y.有人可以给我任何帮助吗?干杯
答案 0 :(得分:8)
在ggplot2中使用geom_smooth
geom可以显示回归线。我正在使用mtcars
数据集,因为它与您的非常相似:
ggplot(mtcars) +
geom_jitter(aes(disp,mpg), colour="blue") + geom_smooth(aes(disp,mpg), method=lm, se=FALSE) +
geom_jitter(aes(hp,mpg), colour="green") + geom_smooth(aes(hp,mpg), method=lm, se=FALSE) +
geom_jitter(aes(qsec,mpg), colour="red") + geom_smooth(aes(qsec,mpg), method=lm, se=FALSE) +
labs(x = "Percentage cover (%)", y = "Number of individuals (N)")
此外,我从aes(y=y,x=x)
删除了ggplot
,因为它没有任何意义。结果:
使用melt
包中的reshape2
来完成同样的工作还有更精细(但更好看)的方法:
require(ggplot2)
require(reshape2)
mtcars2 = melt(mtcars, id.vars='mpg')
ggplot(mtcars2) +
geom_jitter(aes(value,mpg, colour=variable),) + geom_smooth(aes(value,mpg, colour=variable), method=lm, se=FALSE) +
facet_wrap(~variable, scales="free_x") +
labs(x = "Percentage cover (%)", y = "Number of individuals (N)")
此解决方案的一个重要元素是选项scales="free_x"
,允许在每个方面图上独立缩放X.