output.type="numeric" 在 ggpmisc::stat_poly_eq 中每个方面的系数

Question

ggpmisc::stat_poly_eq 有一个选项 output.type = "numeric" 允许获得拟合模型参数的估计值。下面是我尝试将它与 facet_wrap 一起使用。每个方面我得到不同的 R²，但两个方面的系数相同。我做错了什么，还是一个错误？

library(ggpmisc)

set.seed(4321)
x <- 1:100
y <- (x + x^2 + x^3) + rnorm(length(x), mean = 0, sd = mean(x^3) / 4)
my.data <- data.frame(x = x, 
                      y = y,
                      group = c("A", "B"))
my.data[my.data$group=="A",]$y <- my.data[my.data$group=="A",]$y + 200000

formula <- y ~ poly(x, 1, raw = TRUE)

myformat <- "Intercept: %s\nSlope: %s\nR²: %s"
ggplot(my.data, aes(x, y)) + 
  facet_wrap(~ group) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = formula) +
  stat_poly_eq(formula = formula, output.type = "numeric",
               mapping = aes(label = 
                               sprintf(myformat,
                                       formatC(stat(coef.ls)[[1]][[1, "Estimate"]]),
                                       formatC(stat(coef.ls)[[1]][[2, "Estimate"]]),
                                       formatC(stat(r.squared)))))

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我们必须抓到面板号。奇怪的是 formatC(stat(as.integer(PANEL))) returns 每个面的面板数：

但是 formatC(stat(coef.ls)[[stat(as.integer(PANEL))]][[1, "Estimate"]]) 不起作用，因为这里 PANEL = c(1,2).

Answer 1

好的，我明白了。

ggplot(my.data, aes(x, y)) + 
  facet_wrap(~ group) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = formula) +
  stat_poly_eq(
    formula = formula, output.type = "numeric",
    mapping = aes(label = 
                    sprintf(myformat,
                            c(formatC(stat(coef.ls)[[1]][[1, "Estimate"]]), 
                              formatC(stat(coef.ls)[[2]][[1, "Estimate"]])),
                            c(formatC(stat(coef.ls)[[1]][[2, "Estimate"]]), 
                              formatC(stat(coef.ls)[[2]][[2, "Estimate"]])),
                            formatC(stat(r.squared)))))

Answer 2

'ggpmisc' 的 0.3.2 版现已在 CRAN 中。本周早些时候提交。在文档中，我现在给出了一些使用包 'gginnards' 中的 geom_debug() 的示例，以查看 stats 返回的数据框（可与任何 ggplot stat 一起使用或单独使用）。对于您的示例，它将像这样工作：

library(ggpmisc)
library(gginnards)

set.seed(4321)
x <- 1:100
y <- (x + x^2 + x^3) + rnorm(length(x), mean = 0, sd = mean(x^3) / 4)
my.data <- data.frame(x = x, 
                      y = y,
                      group = c("A", "B"))
my.data[my.data$group=="A",]$y <- my.data[my.data$group=="A",]$y + 200000

formula <- y ~ poly(x, 1, raw = TRUE)

myformat <- "Intercept: %s\nSlope: %s\nR²: %s"
ggplot(my.data, aes(x, y)) + 
  facet_wrap(~ group) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = formula) +
  stat_poly_eq(formula = formula, output.type = "numeric",
               aes(label = ""),
               geom = "debug")

它打印到控制台，两个小标题，每个面板一个：

地址注释中添加了以下示例：

ggplot(my.data, aes(x, y)) + 
  facet_wrap(~ group) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = formula) +
  stat_poly_eq(formula = formula, output.type = "numeric",
               aes(label = ""),
               summary.fun = function(x) {x[["coef.ls"]][[1]]})

仅打印 coefs.ls.

我最近添加了 "numeric" 选项以响应建议，并且在这个例子中我注意到一个错误：aes(label = "") 不应该被需要，但是因为 aes(label = "") 的默认映射是需要的=16=]审美不对。我会在下一个版本中解决这个问题。

output.type="numeric" 在 ggpmisc::stat_poly_eq 中每个方面的系数

Coefficients per facet with output.type="numeric" in ggpmisc::stat_poly_eq

r

ggplot2

ggpmisc

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