使用 R 中的 ggplot 来自多个系数估计的图形函数

Question

我正在尝试在 ggplot 中的同一数字上绘制回归估计中的隐含函数。在下面的示例中，我创建了一个简单的线性函数，其中 c 和 b 是从早期回归中存储的系数估计值。然后我试图按组在 [0,50] 范围内绘制函数（最好也使用选项：color = groups）。

library(ggplot2)

groups = c("a", "b", "c")
c = c(5, 4, 3)
b = c(-0.01, -0.002, -0.001)
x = c(0, 0, 0)
df <- data.frame(cbind(c, b, x))

grad_fun <- function(x) {
  c + b*x
}

ggplot(data = df, aes(x = x, group = groups)) +
  stat_function(fun = grad_fun) + 
  xlim(0, 50)

我的身材是这样的，但我似乎无法找出原因。欢迎任何有关如何解决此问题的建议。 Image: Outcome of above code

Answer 1

有几点：

• geom_abline 不是使用自定义函数，而是您的朋友。
• 请注意，group = group 在这种情况下不会做任何事情——您需要指定组的显示方式，所以它应该是color = group。
• 最后，在不必要的地方使用 cbind 时要小心 - 它会将您的数字参数转换为因子，然后无法绘制。

下面的代码应该做你想做的：

library(ggplot2)

groups = c("a", "b", "c")
c = c(5, 4, 3)
b = c(-0.01, -0.002, -0.001)
df <- data.frame(c, b, groups)

ggplot(data = df) +
  geom_abline(aes(slope = b, intercept = c, color = groups)) +
  xlim(0,50) + ylim(0,5)

geom_abline 仅适用于 y = m*x + b 形式的仿射函数。相反，如果您想使用任何函数，则需要使用 stat_function 并将它们添加到如下所示的循环中。您还可以为数据添加颜色

library(ggplot2)

groups = c("a", "b", "c")
a = c(-1, 3, 2)
c = c(5, 4, 3)
b = c(-0.01, -0.002, -0.001)
colors = RColorBrewer::brewer.pal(length(a), "Dark2")
df <- data.frame(a, b, c, groups, x = 0, colors)

fun <- function(x, a, b, c){
  function(x) a*x^2 + b*x + c 
}

funs <- mapply(fun, a = df$a, b = df$b, c = df$c)

p <- ggplot(data = df, aes(x=x)) +
  xlim(-50,50) 

for (i in seq_len(nrow(df))){
  p <- p +
    stat_function(fun = funs[[i]], color = colors[i])
}

print(p)