Gibt es eine Möglichkeit, die Werte der von stat_smooth zurückgegebenen angepassten Linie zu extrahieren?
Der Code, den ich verwende, sieht so aus:
p <- ggplot(df1, aes(x=Days, y= Qty,group=Category,color=Category)) p <- p + stat_smooth(method=glm, fullrange=TRUE)+ geom_point()) Dieser neue Benutzer würde jegliche Anleitung sehr schätzen.
stat_smooth erzeugt eine Ausgabe, die Sie woanders verwenden können, und mit einer etwas hackigen Art können Sie sie in eine Variable in der globalen Umgebung einfügen.
Sie umschließen die Ausgabevariable in .. auf jeder Seite, um sie zu verwenden. Wenn Sie also im stat_smooth Aufruf ein stat_smooth hinzufügen und die globale Zuweisung verwenden, < <- , um die Ausgabe einer Variablen in der globalen Umgebung zuzuweisen, können Sie die angepassten Werte oder andere erhalten - siehe unten.
qplot(hp,wt,data=mtcars) + stat_smooth(aes(outfit=fit< <-..y..)) fit [1] 1.993594 2.039986 2.087067 2.134889 2.183533 2.232867 2.282897 2.333626 [9] 2.385059 2.437200 2.490053 2.543622 2.597911 2.652852 2.708104 2.764156 [17] 2.821771 2.888224 2.968745 3.049545 3.115893 3.156368 3.175495 3.181411 [25] 3.182252 3.186155 3.201258 3.235698 3.291766 3.353259 3.418409 3.487074 [33] 3.559111 3.634377 3.712729 3.813399 3.910849 3.977051 4.037302 4.091635 [41] 4.140082 4.182676 4.219447 4.250429 4.275654 4.295154 4.308961 4.317108 [49] 4.319626 4.316548 4.308435 4.302276 4.297902 4.292303 4.282505 4.269040 [57] 4.253361 4.235474 4.215385 4.193098 4.168621 4.141957 4.113114 4.082096 [65] 4.048910 4.013560 3.976052 3.936392 3.894586 3.850639 3.804557 3.756345 [73] 3.706009 3.653554 3.598987 3.542313 3.483536 3.422664 3.359701 3.294654
Die Ausgänge, die Sie erhalten können, sind:
y , vorhergesagter Wert ymin , unteres punktweises Konfidenzintervall um den Mittelwert ymax , oberes punktweises Konfidenzintervall um den Mittelwert se , Standarderrors Beachten Sie, dass standardmäßig 80 Datenpunkte vorhergesagt werden, die möglicherweise nicht mit Ihren ursprünglichen Daten übereinstimmen.
Riffing von @James Beispiel
p < - qplot(hp,wt,data=mtcars) + stat_smooth()
Sie können die Zwischenstadien des ggplot-Erstellungsprozesses verwenden, um die geplotteten Daten herauszuziehen. Die Ergebnisse von ggplot_build sind eine Liste, deren eine Komponente data die eine Liste von Datenrahmen sind, die die berechneten Werte enthalten, die geplottet werden sollen. In diesem Fall besteht die Liste aus zwei Datenfeldern, da das ursprüngliche qplot eines für Punkte erstellt und stat_smooth ein geglättetes erstellt.
> ggplot_build(p)$data[[2]] geom_smooth: method="auto" and size of largest group is <1000, so using loess. Use 'method = x' to change the smoothing method. xy ymin ymax se PANEL group 1 52.00000 1.993594 1.149150 2.838038 0.4111133 1 1 2 55.58228 2.039986 1.303264 2.776709 0.3586695 1 1 3 59.16456 2.087067 1.443076 2.731058 0.3135236 1 1 4 62.74684 2.134889 1.567662 2.702115 0.2761514 1 1 5 66.32911 2.183533 1.677017 2.690049 0.2465948 1 1 6 69.91139 2.232867 1.771739 2.693995 0.2244980 1 1 7 73.49367 2.282897 1.853241 2.712552 0.2091756 1 1 8 77.07595 2.333626 1.923599 2.743652 0.1996193 1 1 9 80.65823 2.385059 1.985378 2.784740 0.1945828 1 1 10 84.24051 2.437200 2.041282 2.833117 0.1927505 1 1 11 87.82278 2.490053 2.093808 2.886297 0.1929096 1 1 12 91.40506 2.543622 2.145018 2.942225 0.1940582 1 1 13 94.98734 2.597911 2.196466 2.999355 0.1954412 1 1 14 98.56962 2.652852 2.249260 3.056444 0.1964867 1 1 15 102.15190 2.708104 2.303465 3.112744 0.1969967 1 1 16 105.73418 2.764156 2.357927 3.170385 0.1977705 1 1 17 109.31646 2.821771 2.414230 3.229311 0.1984091 1 1 18 112.89873 2.888224 2.478136 3.298312 0.1996493 1 1 19 116.48101 2.968745 2.531045 3.406444 0.2130917 1 1 20 120.06329 3.049545 2.552102 3.546987 0.2421773 1 1 21 123.64557 3.115893 2.573577 3.658208 0.2640235 1 1 22 127.22785 3.156368 2.601664 3.711072 0.2700548 1 1 23 130.81013 3.175495 2.625951 3.725039 0.2675429 1 1 24 134.39241 3.181411 2.645191 3.717631 0.2610560 1 1 25 137.97468 3.182252 2.658993 3.705511 0.2547460 1 1 26 141.55696 3.186155 2.670350 3.701961 0.2511175 1 1 27 145.13924 3.201258 2.687208 3.715308 0.2502626 1 1 28 148.72152 3.235698 2.721744 3.749652 0.2502159 1 1 29 152.30380 3.291766 2.782767 3.800765 0.2478037 1 1 30 155.88608 3.353259 2.857911 3.848607 0.2411575 1 1 31 159.46835 3.418409 2.938257 3.898561 0.2337596 1 1 32 163.05063 3.487074 3.017321 3.956828 0.2286972 1 1 33 166.63291 3.559111 3.092367 4.025855 0.2272319 1 1 34 170.21519 3.634377 3.165426 4.103328 0.2283065 1 1 35 173.79747 3.712729 3.242093 4.183364 0.2291263 1 1 36 177.37975 3.813399 3.347232 4.279565 0.2269509 1 1 37 180.96203 3.910849 3.447572 4.374127 0.2255441 1 1 38 184.54430 3.977051 3.517784 4.436318 0.2235917 1 1 39 188.12658 4.037302 3.583959 4.490645 0.2207076 1 1 40 191.70886 4.091635 3.645111 4.538160 0.2173882 1 1 41 195.29114 4.140082 3.700184 4.579981 0.2141624 1 1 42 198.87342 4.182676 3.748159 4.617192 0.2115424 1 1 43 202.45570 4.219447 3.788162 4.650732 0.2099688 1 1 44 206.03797 4.250429 3.819579 4.681280 0.2097573 1 1 45 209.62025 4.275654 3.842137 4.709171 0.2110556 1 1 46 213.20253 4.295154 3.855951 4.734357 0.2138238 1 1 47 216.78481 4.308961 3.861497 4.756425 0.2178456 1 1 48 220.36709 4.317108 3.859541 4.774675 0.2227644 1 1 49 223.94937 4.319626 3.851025 4.788227 0.2281358 1 1 50 227.53165 4.316548 3.836964 4.796132 0.2334829 1 1 51 231.11392 4.308435 3.818728 4.798143 0.2384117 1 1 52 234.69620 4.302276 3.802201 4.802351 0.2434590 1 1 53 238.27848 4.297902 3.787395 4.808409 0.2485379 1 1 54 241.86076 4.292303 3.772103 4.812503 0.2532567 1 1 55 245.44304 4.282505 3.754087 4.810923 0.2572576 1 1 56 249.02532 4.269040 3.733184 4.804896 0.2608786 1 1 57 252.60759 4.253361 3.710042 4.796680 0.2645121 1 1 58 256.18987 4.235474 3.684476 4.786473 0.2682509 1 1 59 259.77215 4.215385 3.656265 4.774504 0.2722044 1 1 60 263.35443 4.193098 3.625161 4.761036 0.2764974 1 1 61 266.93671 4.168621 3.590884 4.746357 0.2812681 1 1 62 270.51899 4.141957 3.553134 4.730781 0.2866658 1 1 63 274.10127 4.113114 3.511593 4.714635 0.2928472 1 1 64 277.68354 4.082096 3.465939 4.698253 0.2999729 1 1 65 281.26582 4.048910 3.415849 4.681971 0.3082025 1 1 66 284.84810 4.013560 3.361010 4.666109 0.3176905 1 1 67 288.43038 3.976052 3.301132 4.650972 0.3285813 1 1 68 292.01266 3.936392 3.235952 4.636833 0.3410058 1 1 69 295.59494 3.894586 3.165240 4.623932 0.3550782 1 1 70 299.17722 3.850639 3.088806 4.612473 0.3708948 1 1 71 302.75949 3.804557 3.006494 4.602619 0.3885326 1 1 72 306.34177 3.756345 2.918191 4.594499 0.4080510 1 1 73 309.92405 3.706009 2.823813 4.588205 0.4294926 1 1 74 313.50633 3.653554 2.723308 4.583801 0.4528856 1 1 75 317.08861 3.598987 2.616650 4.581325 0.4782460 1 1 76 320.67089 3.542313 2.503829 4.580796 0.5055805 1 1 77 324.25316 3.483536 2.384853 4.582220 0.5348886 1 1 78 327.83544 3.422664 2.259739 4.585589 0.5661643 1 1 79 331.41772 3.359701 2.128512 4.590891 0.5993985 1 1 80 335.00000 3.294654 1.991200 4.598107 0.6345798 1 1
Es ist nicht einfach, a priori zu wissen, wo der gewünschte Eintrag in der Liste ist, aber wenn nichts anderes möglich ist, können Sie sich die Spaltennamen ansehen.
Es ist jedoch immer noch besser, die Glättung außerhalb des ggplot Aufrufs ggplot .
BEARBEITEN:
Es stellt sich heraus, dass es repliziert, was ggplot2 macht, um den loess nicht so einfach zu machen, wie ich dachte, aber das wird funktionieren. Ich habe es aus einigen internen functionen in ggplot2 .
model < - loess(wt ~ hp, data=mtcars) xrange <- range(mtcars$hp) xseq <- seq(from=xrange[1], to=xrange[2], length=80) pred <- predict(model, newdata = data.frame(hp = xseq), se=TRUE) y = pred$fit ci <- pred$se.fit * qt(0.95 / 2 + .5, pred$df) ymin = y - ci ymax = y + ci loess.DF <- data.frame(x = xseq, y, ymin, ymax, se = pred$se.fit) ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=wt)) + geom_point() + geom_smooth(aes_auto(loess.DF), data=loess.DF, stat="identity")
Das ergibt eine Handlung, die identisch aussieht
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=wt)) + geom_point() + geom_smooth()
(Das ist die erweiterte Form des ursprünglichen p ).
Ein allgemeinerer Ansatz könnte darin bestehen, die function predict () einfach zu verwenden, um einen Bereich interessanter Werte vorherzusagen.
# define the model model < - loess(wt ~ hp, data = mtcars) # predict fitted values for each observation in the original dataset modelFit <- data.frame(predict(model, se = TRUE)) # define data frame for ggplot df <- data.frame(cbind(hp = mtcars$hp , wt = mtcars$wt , fit = modelFit$fit , upperBound = modelFit$fit + 2 * modelFit$se.fit , lowerBound = modelFit$fit - 2 * modelFit$se.fit )) # build the plot using the fitted values from the predict() function # geom_linerange() and the second geom_point() in the code are built using the values from the predict() function # for comparison ggplot's geom_smooth() is also shown g <- ggplot(df, aes(hp, wt)) g <- g + geom_point() g <- g + geom_linerange(aes(ymin = lowerBound, ymax = upperBound)) g <- g + geom_point(aes(hp, fit, size = 1)) g <- g + geom_smooth(method = "loess") g # Predict any range of values and include the standard error in the output predict(model, newdata = 100:300, se = TRUE)