在 ggplot() 中为不同的 x 值范围绘制不同的模型

Question

我正在尝试显示低 x 值的线性模型和高 x 值的非线性模型。为此，我将使用 DNase 作为示例：

library(ggplot2)

#Assinging DNase as a new dataframe:

data_1 <- DNase

#Creating a column that can distinguish low and high range values:

data_1$range <- ifelse(data_1$conc <5, "low", "high")

#Attempting to plot separate lines for low and high range values, and also facet_wrap by run:

ggplot(data_1, aes(x = conc, y = density, colour = range)) +
  geom_point(size = 0.5) + stat_smooth(method = "nls", 
                                       method.args = list(formula = y ~ a*exp(b*x),
                                                          start = list(a = 0.8, b = 0.1)), 
                                       data = data_1,
                                       se = FALSE) + 
  stat_smooth(method = 'lm', formula = 'y~0+x') + 
  facet_wrap(~Run)

但是，如您所见，它似乎同时绘制了线性模型和非线性模型，我不太清楚将告诉它只绘制一个的信息放在哪里每个。另外，如果可能的话，我可以将这些模型扩展到 x 轴上的整个值范围吗？

Answer 1

您可以为每个 geom 提供具体数据。在这种情况下，使用子集 data_1 使用 range 仅向每个 stat_smooth() 调用提供相关数据（以及整个帧 geom_point()

ggplot(NULL, aes(x = conc, y = density, colour = range)) +
  geom_point(data = data_1, size = 0.5) + 
  stat_smooth(data = subset(data_1, range == "high"),
              method = "nls", 
              method.args = list(formula = y ~ a*exp(b*x),
                                 start = list(a = 0.8, b = 0.1)), 
              se = FALSE) + 
  stat_smooth(data = subset(data_1, range == "low"), method = 'lm', formula = 'y~0+x') + 
  facet_wrap(~Run)

如果您想在所有数据上都拟合两个模型，那么只需在 data_1 中手动计算并手动绘制。

在 ggplot() 中为不同的 x 值范围绘制不同的模型

Plotting different models for different x value ranges in ggplot()

r

data-visualization

ggplot2

facet-wrap