如何使用`geom_smooth（）`绘制多个`nls`拟合曲线（在函数调用中获取模型参数）

Question

尝试在其他地方回答this question我使用ggplot()，geom_smooth()以及我认为的环境。

我用广泛可用的数据集和基本函数做了一个简洁的问题示例，希望它能够扩展到实际数据集的实际问题。模型规范只是为了制作一个代表，没有任何意义。

我想为5个数据子集绘制5条拟合曲线。所有5个模型使用相同的公式，但启动参数特定于每个子集，一个变量的min()和其他变量的max()。 使用geom_smooth()和aes(..., color = variable_thar_subsets）应该相对容易。如果我事先设定参数，那就是这样。

1。工作，但这不是我想要的。

library(tidyverse)
msleep %>% 
ggplot(aes(x = sleep_rem, y = sleep_total, color = vore)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "nls", 
              se = FALSE, 
              formula = y ~ max_sleep_total * x / (min_sleep_rem + x),
              method.args = list(start = list(max_sleep_total = 19.9, 
                                              min_sleep_rem   = 1.88)))
#Produces warnings becasuse of missing values. Not the issue, I think.

我一直在尝试不同的方法来制作ggplot() - 或stat_smooth()，我真的不知道是谁在这里做主，这可能是问题 - 计算执行时间的开始参数，每个子集一个。我的第一次尝试是使用aes(...)中定义的变量的“内部”名称。

2。 aes()中的变量名称无效。

msleep %>% 
  ggplot(aes(x = sleep_rem, y = sleep_total, color = vore)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "nls", 
              se = FALSE, 
              formula = y ~ max_sleep_total * x / (min_sleep_rem + x),     #Here y = sleep_total
              method.args = list(start = list(max_sleep_total = max(y),    #Here isn't. 
                                              min_sleep_rem   = min(x))))
# Returns:

#Error in geom_smooth(method = "nls", se = FALSE, formula = y ~ max_sleep_total *  : 
#  objeto 'y' no encontrado
# object y not found

所以，如果我在data.frame中调用列名，它可能会起作用。

3。 data =中的列名称，无效。

msleep %>% 
  ggplot(aes(x = sleep_rem, y = sleep_total, color = vore)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "nlsLM", 
              se = FALSE, 
              formula = y ~ max_sleep_total * x / (min_sleep_rem + x),
              method.args = list(start = list(max_sleep_total = max(sleep_total), 
                                              min_sleep_rem   = min(sleep_rem))))
#Returns:
#Error in geom_smooth(method = "nlsLM", se = FALSE, formula = y ~ max_sleep_total *  : 
#  objeto 'sleep_total' no encontrado

4。全球环境中的变量，工作但没用。

max_sleep_total <-c(0, 19.9)  # Assign in global environment
min_sleep_rem <- c(1.88, 10) #Two values to check that min and max works.

msleep %>% 
  ggplot(aes(x = sleep_rem, y = sleep_total, color = vore)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "nls", 
              se = FALSE, 
              formula = y ~ max_sleep_total * x / (min_sleep_rem + x),
              method.args = list(start = list(max_sleep_total = max(max_sleep_total), 
                                              min_sleep_rem   = min(min_sleep_rem)))) +
  labs(title = "Code block 4")

返回此图，与1相同。

再次，不是我正在寻找的。 start =参数是固定的，我想为每个数据子集提供一组特定的参数。

问题。

• 有没有办法制作我想要使用geom_smooth() 的情节？我还没试过？

我知道我可以提前填写每个模型predict()，并为每个估算值geom_line()绘制y。这很麻烦，因为你必须创建额外的数据点以获得平滑的线条，你必须使用数据集（点和线），标签变成手工事件并且不回答第二个问题：

• 有没有办法告诉geom_smooth()在method.args()中查找父框架（*）中的变量，就像对公式一样。即使第二个代码有效。这应该是显而易见的解决方案。

（*）我假设是ggplot()函数调用，但NSE不太确定。

背景

这两个很好并且帮了很多，但是没有解决subseting的问题，也没有使用color =参数。

Fitting with ggplot2, geom_smooth and nls

how to use method="nlsLM" (in packages minpack.lm) in geom_smooth

关于ggplot()和环境的有趣咆哮，但针对不同的问题。

Use of ggplot() within another function in R

试图将environment = environment()扔到墙上，看看它是否坚持明智地围绕环境和词汇范围寻找解决方案，但无济于事。

Answer 1

一种可行的解决方案是使用此处概述的方法：

https://douglas-watson.github.io/post/2018-09_exponential_curve_fitting/

p <- ggplot(data=data, aes(x=relation, y=cor, colour=k)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "nls", 
                se = FALSE, 
                data = data,
                formula = y ~ SSasymp(x, yf, y0, log_alpha))

这适合一些不同的功能：

y ~ yf + (y0 - yf) * exp(-alpha * t)

但是也许有一个自动启动功能对您有用？