如何在R中的一个图中绘制3个模型？

Question

我是R的新手，我的数据符合以下三个模型：

模型1：y = a（x）+ b

lm1 = lm(data$CBI ~ data$dNDVI)

模型2：y = a（x）2 + b（x）+ c

lm2 <- lm(CBI ~ dNDVI + I(dNDVI^2), data=data)

模型3：y = x（a | x | + b）-1

lm3 = nls(CBI ~ dNDVI*(a*abs(dNDVI) + b) - 1, start = c(a = 1.5, b = 2.7), data = data)

现在我想在R中绘制所有这三个模型，但我找不到办法，你能帮助我吗？我尝试了前两个模型如下，它工作，但我不知道如何添加模型3：

ggplot(data = data, aes(x = dNDVI, y = CBI)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(method = lm, formula = y ~ x, size = 1, se = FALSE) +
    geom_smooth(method = lm, formula = y ~ x + I(x^2), size = 1, se = FALSE ) +
    theme_bw()

我还想添加一个图例，它同样显示3种不同颜色或类型的线条/曲线。你能指导我如何在图中做到吗？

Answer 1

使用iris作为虚拟集来表示三个模型：

new.dat <- data.frame(Sepal.Length=seq(min(iris$Sepal.Length), 
                      max(iris$Sepal.Length), length.out=50)) #new data.frame to predict the fitted values for each model

m1 <- lm(Petal.Length ~ Sepal.Length, iris)
m2 <- lm(Petal.Length ~ Sepal.Length + I(Sepal.Length^2), data=iris)
m3 <- nls(Petal.Length ~ Sepal.Length*(a*abs(Sepal.Length) + b) - 1, 
        start = c(a = 1.5, b = 2.7), data = iris)

new.dat$m1.fitted <- predict(m1, new.dat)
new.dat$m2.fitted <- predict(m2, new.dat)
new.dat$m3.fitted <- predict(m3, new.dat)

new.dat <- new.dat %>% gather(var, val, m1.fitted:m3.fitted) #stacked format of fitted data of three models (to automatically generate the legend in ggplot)


ggplot(new.dat, aes(Sepal.Length, val, colour=var)) +
        geom_line()