Question

我的数据集中有几个因变量，我想找到x和y之间的最佳拟合。如何修改以下代码（循环函数）以同时绘制x和所有ys的图。我没有单独为每个因变量运行代码，而是想运行一个代码并为（x，y）（x，y1）和（x，y2）提供三个图

fit1 <- read.table(header=TRUE,text="
x    y   y1 y2
1 0 2.36 3  5
2 1 1.10 3  6
3 2 0.81 4  7
4 3 0.69 1.3  8
5 4 0.64 2.3  9
6 5 0.61 4.3  15")
Various fits:

library(ggplot2)
ggplot(fit1,aes(x,y))+geom_point()+
    geom_smooth(method="glm",se=FALSE,
                method.args=list(family=gaussian(link="log")))+
    geom_smooth(method="nls",se=FALSE,
                formula=y~a+b*exp(-c*x),
                method.args=list(start=list(a=0.6,b=1.5,c=1)),
                colour="red")+
    geom_smooth(method="lm",se=FALSE,
                formula=y~exp(-x),
                colour="purple")

Answer 1

您可以在融化数据后使用facet_grid

fit1_melt <- melt(fit1, id = "x")
ggplot(fit1_melt, aes(x=x,y=value)) + 
geom_point() + 
facet_grid(~variable)

拟合比较plot_R中几个因变量的算法

1 个答案: