将 exp/power 趋势线添加到 ggplot

Question

我想在我的绘图中添加一条指数（+ 幂）（趋势）线。我正在使用 ggplot2 包。

我有这样的东西（只是有更多的数据）：

require(ggplot2)

df <-read.table("test.csv", header = TRUE, sep = ",")
df
    meta temp
1  1.283    6
2  0.642    6
3  1.962    6
4  8.989   25
5  8.721   25
6 12.175   25
7 11.676   32
8 12.131   32
9 11.576   32

ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 35)) + 
    scale_y_log10()

我知道这应该用指数函数来表示 - 所以我的问题是我如何才能找到最佳的“指数”拟合？同样的，是否也可以做一个power-fit？

stat_smooth() 函数是否有这个机会，或者我应该使用ggplot2 包中的其他函数？

Answer 1

您可以通过传递两个参数来指定要适合的模型作为stat_smooth 的参数：

• 方法，例如method="lm"
• 型号，例如model = log(y) ~ x

ggplot2 首先进行比例转换，然后拟合模型，因此在您的示例中，您只需添加

+ stat_smooth(method="lm")

到你的情节：

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 35)) + 
    scale_y_log10() +
    stat_smooth(method="lm")

---

同样，拟合和绘制功率曲线就像将 x 比例更改为对数一样简单：

ggplot(df, aes(temp, meta)) + 
    ylab("Metabolism") + xlab("Temperature") +
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    scale_x_log10() + 
    scale_y_log10() +
    stat_smooth(method="lm")