添加一个3阶多项式及其方程在R A ggplot(Adding a 3rd order polyno

我策划了以下数据，并增加了黄土顺畅。我想补充一个3阶多项式和方程（包括残差）的情节。有什么建议？

set.seed(1410)
dsmall<-diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]
df<-data.frame("x"=dsmall$carat, "y"=dsmall$price)

p <-ggplot(df, aes(x, y)) 
p <- p + geom_point(alpha=2/10, shape=21, fill="blue", colour="black", size=5)

#Add a loess smoother
p<- p + geom_smooth(method="loess",se=TRUE)

我如何添加一个3阶多项式？我试过了：

p<- p + geom_smooth(method="lm", se=TRUE, fill=NA,formula=lm(y ~ poly(x, 3, raw=TRUE)),colour="red")

最后，我怎么可以添加3阶多项式方程和残差图？我试过了：

 lm_eqn = function(df){
    m=lm(y ~ poly(x, 3, df))#3rd degree polynomial
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,
    list(a = format(coef(m)[1], digits = 2),
    b = format(coef(m)[2], digits = 2),
    r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
    as.character(as.expression(eq))
}


data.label <- data.frame(x = 1.5,y = 10000,label = c(lm_eqn(df)))


p<- p + geom_text(data=data.label,aes(x = x, y = y,label =label), size=8,family="Times",face="italic",parse = TRUE)

Answer 1:

第1部分：以适应多项式，使用参数：

method=lm -你正确地这样做
formula=y ~ poly(x, 3, raw=TRUE) -即不以呼叫包裹这lm

代码：

p + stat_smooth(method="lm", se=TRUE, fill=NA,
                formula=y ~ poly(x, 3, raw=TRUE),colour="red")

第2部分：添加方程式：

修改你的函数lm_eqn()正确指定数据源lm -你在错误的地方有一个右括号
使用annotate()来定位标签，而不是geom_text

代码：

lm_eqn = function(df){
  m=lm(y ~ poly(x, 3), df)#3rd degree polynomial
  eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,
                   list(a = format(coef(m)[1], digits = 2),
                        b = format(coef(m)[2], digits = 2),
                        r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
  as.character(as.expression(eq))
}


p + annotate("text", x=0.5, y=15000, label=lm_eqn(df), hjust=0, size=8, 
             family="Times", face="italic", parse=TRUE)

Answer 2:

答案1，是一个良好的开端，但它不是一个3阶多项式为要求，并能妥善处理不能与参数估计负值。最简单的就是使用的软件包polynom 。我将展示一个版本没有定义一个函数，因为真正应该使用一个ggplot stat_在这样的情况下。

下面我将展示如何生成的文本被用作任何程度的多项式解析标签。我用signif()而不是format()因为这是参数估计值更加有用。还要注意的是face不再需要。使用family = "Times"是不可移植的，并且同样的效果可以达到"serif" 。所有的辛勤工作是做as.character.polynomial()

library(polynom)
library(ggplot2)

set.seed(1410)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]
df <- data.frame("x"=dsmall$carat, "y"=dsmall$price)

my.formula <- y ~ poly(x, 3, raw = TRUE)
p <- ggplot(df, aes(x, y)) 
p <- p + geom_point(alpha=2/10, shape=21, fill="blue", colour="black", size=5)
p <- p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, 
                     formula = my.formula, 
                     colour = "red")

m <- lm(my.formula, df)
my.eq <- as.character(signif(as.polynomial(coef(m)), 3))
label.text <- paste(gsub("x", "~italic(x)", my.eq, fixed = TRUE),
              paste("italic(R)^2",  
                    format(summary(m)$r.squared, digits = 2), 
                    sep = "~`=`~"),
                    sep = "~~~~")

p + annotate(geom = "text", x = 0.2, y = 15000, label = label.text, 
             family = "serif", hjust = 0, parse = TRUE, size = 4)