如何使用 facet_grid 在 ggplot2 中显示不同次数的多项式拟合?

How can I show different degree polynomial fits in ggplot2 with facet_grid?

我想使用小平面(因为我喜欢他们寻找它的方式)来显示递增阶数的多项式拟合。很容易将它们分别绘制如下:

df <- data.frame(x=rep(1:10,each=10),y=rnorm(100))

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + stat_smooth(method="lm",formula=y~poly(x,2))
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + stat_smooth(method="lm",formula=y~poly(x,3))
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + stat_smooth(method="lm",formula=y~poly(x,4))

我知道我总是可以使用 grobs 以某种方式组合它们,但如果可能的话我想使用 facet_grid 组合它们。可能类似于:

poly2 <- df
poly2$degree <- 2
poly3 <- df
poly3$degree <- 3
poly4 <- df
poly4$degree <- 4
polyn <- rbind(poly2,poly3,poly4)

ggplot(polyn,aes(x=x,y=y)) + stat_smooth(method="lm",formula=y~poly(x,degree)) +
  facet_grid(degree~.)

这当然行不通,因为分面在 y~poly(x,degree) 上不起作用,因此 degree 从数据中提取。有什么办法可以做到这一点吗?

您始终可以手动预测点,然后很容易地进行分面,

## Data
set.seed(0)
df <- data.frame(x=rep(1:10,each=10),y=rnorm(100))

## Get poly fits
dat <- do.call(rbind, lapply(1:4, function(d)
    data.frame(x=(x=runif(1000,0,10)),
               y=predict(lm(y ~ poly(x, d), data=df), newdata=data.frame(x=x)),
               degree=d)))

ggplot(dat, aes(x, y)) +
  geom_point(data=df, aes(x, y), alpha=0.3) +
  geom_line(color="steelblue", lwd=1.1) +
  facet_grid(~ degree)

要添加置信区间,您可以将选项 interval='confidence'predict 结合使用。您可能还对函数 ggplot2::fortify 感兴趣,以获得更多拟合统计数据。

dat <- do.call(rbind, lapply(1:4, function(d) {
    x <- seq(0, 10, len=100)
    preds <- predict(lm(y ~ poly(x, d), data=df), newdata=data.frame(x=x), interval="confidence")
    data.frame(cbind(preds, x=x, degree=d))
}))

ggplot(dat, aes(x, fit)) +
  geom_point(data=df, aes(x, y), alpha=0.3) +
  geom_line(color="steelblue", lwd=1.1) +
  geom_ribbon(aes(x=x, ymin=lwr, ymax=upr), alpha=0.3) +
  facet_grid(~ degree)

我有一个非常丑陋的解决方案,其中 de plot 是多面的,并且为适当的数据子集绘制了拟合:

p1 <- ggplot(polyn,aes(x=x,y=y)) + facet_grid(.~degree)
p1  +
  stat_smooth(data=polyn[polyn$degree==2,],formula=y~poly(x,2),method="lm") +
  stat_smooth(data=polyn[polyn$degree==3,],formula=y~poly(x,3),method="lm") +
  stat_smooth(data=polyn[polyn$degree==4,],formula=y~poly(x,4),method="lm")

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