使用ggplot

Question

我有二次回归模型。我想添加模型 将回归线拟合到散点图。我的偏好是使用ggplot2。 我可以绘制散点图，但是当我使用“stat_smooth（）”时 为了指定公式，我得到以下警告和拟合 未在散点图上绘制线条。

警告讯息： 1：'newdata'有80行，但找到的变量有24行 2：stat_smooth()中的计算失败： 参数意味着不同的行数：80,24

我的代码如下。有人可以指导我该怎么办 不同以便我可以在散点图中得到拟合的回归线 使用ggplot绘图。

代码：

library(gamair)
library(ggplot2)
data(hubble)

names(hubble)[names(hubble) == "y"] <- c("velocity")
names(hubble)[names(hubble) == "x"] <- c("distance")

hubble$distance.sqr <- hubble$distance^2
model2.formula <- hubble$velocity ~ hubble$distance + 
   hubble$distance.sqr - 1
model2.hbl <- lm(model2.formula, data = hubble)
summary(model2.hbl)

model2.sp <- ggplot(hubble, aes(x = distance, y = velocity)) +
  geom_point() + labs(title = "Scatter Plot between Distance & Velocity", 
  x = "Distance", y = "Velocity")
model2.sp + stat_smooth(method = "lm", formula = hubble$velocity ~ 
  hubble$distance + hubble$distance.sqr - 1)

Answer 1

我认为这里的问题是如何指定二次公式。对于平方术语，您可以使用I(x^2)或poly(x, 2)。例如：

ggplot(hubble, aes(x, y)) + 
  geom_point() + 
  stat_smooth(method = "lm", 
              formula = y ~ x + poly(x, 2) - 1) + 
  labs(x = "Distance", y = "Velocity")

Answer 2

这是一个基于“mpg”数据集的MWE：

library(ggplot2)

ggplot(mpg, aes(x = hwy, y = displ)) + 
  geom_point(shape = 1) + 
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE)