如何在对数图中添加趋势线（ggplot2）？

Question

我需要绘制一个遵循幂律分布的数据向量。因此，如果我将它们绘制在对数轴上，它们将是一条直线。 但是，如果我没有明确提供“y”参数，我不知道如何绘制。 这是代码

library("poweRlaw")
library("ggplot2")

xmin = 1; alpha = 1.5
con_rns = rplcon(1000, xmin, alpha)
#convert to data.frame format for ggplot2
df <- data.frame(con_rns =con_rns[con_rns<1000])

#make plot with both axes log scale
ggplot(data = df, aes(x = con_rns))+
  geom_point(stat = 'bin', binwidth = 0.1)+
  geom_smooth(stat = 'bin',mapping = aes(x=con_rns),method = "lm",se=FALSE)+
  scale_x_log10() + 
  scale_y_log10()

结果是这样的：

但我想要这个

我知道，我可以手动分箱数据，明确提供“y”，然后绘制线，像这样

ggplot(data = data.frame(a = rnorm(50,0,1),b=5+rnorm(50,2,1)),mapping = aes(x = a,y=b))+
  geom_point()+
  geom_smooth(method = "lm",se=FALSE)

结果：

但我想知道，如何使用此代码 (geom_point(stat = 'bin', binwidth = 0.1)) 绘制趋势线。它隐式计算数据仓。

PS： 好吧，谢谢克里斯的回答。我还是有问题。如果我想绘制不同的组，我该如何绘制它？数据为 df <- data.frame(con_rns =con_rns[con_rns<1000],col=sample(1:3,size = length(con_rns[con_rns<1000]),replace = T)) 。如何在对数轴上绘制不同的色点组和色线组？像这样：

Answer 1

一种方法是使用ggplot_build()从图中恢复分箱数据

首先我制作了没有最佳拟合线的情节：

p <- ggplot(data = df, aes(x = con_rns))+
  geom_point(stat = 'bin', binwidth = 0.1)+
  scale_x_log10() + 
  scale_y_log10() 

然后我添加了绘图中的分箱数据，可以使用 ggplot_build(p)$data 找到（并反转 log10 转换）

p + geom_smooth(data = ggplot_build(p)$data[[1]], 
              mapping = aes(x=10^x, y= 10^y),method = "lm",se=FALSE)

更新： 另一个问题是如何按不同的颜色组分割图。我以同样的方式处理这个问题，但我有必要创建一个“群体”美学，以便可以将这些数据保存在 ggplot_build 数据中。

library(poweRlaw)
library(ggplot2)

xmin = 1; alpha = 1.5
con_rns = rplcon(1000, xmin, alpha)
#convert to data.frame format for ggplot2
df <- data.frame(con_rns =con_rns[con_rns<1000],col=sample(1:3,size = length(con_rns[con_rns<1000]),replace = T))

p <- ggplot(data = df, aes(x = con_rns))+
  geom_point(stat = 'bin', binwidth = 0.1, aes(colour=factor(col), group=factor(col)))+
  scale_x_log10() + 
  scale_y_log10() 


p + geom_smooth(data = ggplot_build(p)$data[[1]], 
                mapping = aes(x=10^x, y= 10^y, colour=factor(group)),method = "lm",se=FALSE)

请注意，现在我们已经对数据进行了分组，其中一些组的 bin 中的计数为零。当 log10 变换应用于零时，这将返回一个警告，给出一个无限值。这些点将从图中移除并在趋势线中被忽略。