在ggplot中添加线性模型abline到log-log图 [英] Adding linear model abline to log-log plot in ggplot

问题描述

我似乎无法复制将线性abline添加到log-log ggplot。下面的代码说明。感谢一个想法，我错了。

  d = data.frame（x = 100 * sort（rlnorm（100 ）），y = 100 * sort（rlnorm（100）））
（fit = lm（d $ y〜d $ x））
 
＃检查拟合的线性图
 ggplot（d，aes（x，y））+ geom_point（）+ geom_abline（intercept = coef（fit）[1]，slope = coef（fit）[2]，col ='red'）
 
＃log-log base plot to ggplot in ggplot（不要担心，如果fit line看起来有点偏离）
 plot（d $ x，d $ y，log ='xy'）
 abline（fit，col ='red'，untf = TRUE）
 
＃log-log ggplot 
 ggplot（d，aes（x，y））+ geom_point（）+ 
 geom_abline（intercept = coef（fit）[1]，slope = coef（fit）[2]，col ='red'）+ 
 scale_y_log10（）+ scale_x_log10（）
   $> 
 
解决方案 geom_smooth（）与 method =lm。
  ggplot（d，aes（x，y））+ geom_point（）+ geom_smooth（method =lm，se = FALSE）+ 
s cale_y_log10（）+ scale_x_log10（）
  
 
 
 
 UPDATE 
 
 
 
对于函数 geom_abline（）没有参数 untf = TRUE  > abline（）。
 
 
 
解决方法是使用 geom_line（）数据框中包含使用线性模型的系数或使用函数 predict（）计算的y值。 
  ggplot（d，aes（x，y））+ geom_point（）+ 
 geom_line（data = data。 frame（x = d $ x，y = coef（fit）[1] + coef（fit）[2] * d $ x））+ 
 scale_y_log10（）+ scale_x_log10（）
 
）ggplot（d，aes（x，y））+ geom_point（）+ 
 geom_line（data = data.frame（x = d $ x，y = predict（fit）））+ 
 scale_y_log10 ）+ scale_x_log10（）
  
  
 
I cannot seem to replicate the adding of a linear abline to a log-log ggplot.  Code below illustrates.  Grateful for an idea where I'm going wrong.
d = data.frame(x = 100*sort(rlnorm(100)), y = 100*sort(rlnorm(100)))
(fit = lm(d$y ~ d$x))

# linear plot to check fit
ggplot(d, aes(x, y)) + geom_point() + geom_abline(intercept = coef(fit)[1], slope = coef(fit)[2], col='red')

# log-log base plot to replicate in ggplot (don't worry if fit line looks a bit off)
plot(d$x, d$y, log='xy')
abline(fit, col='red', untf=TRUE)

# log-log ggplot
ggplot(d, aes(x, y)) + geom_point() + 
  geom_abline(intercept = coef(fit)[1], slope = coef(fit)[2], col='red') +
  scale_y_log10() + scale_x_log10()

解决方案
As you are plotting linear relationship between x and y, you can use geom_smooth() with method="lm".
ggplot(d, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm",se=FALSE)+
  scale_y_log10() + scale_x_log10()  


UPDATE

It seems that geom_abline() doesn't have argument untf=TRUE as for function abline().

Workaround would be to use geom_line() and new data frame in it that contains y values calculated using coefficients of your linear model or using function predict(). 
ggplot(d, aes(x, y)) + geom_point() + 
  geom_line(data=data.frame(x=d$x,y=coef(fit)[1]+coef(fit)[2]*d$x))+
  scale_y_log10() + scale_x_log10()

ggplot(d, aes(x, y)) + geom_point() + 
  geom_line(data=data.frame(x=d$x,y=predict(fit)))+
  scale_y_log10() + scale_x_log10()


                        
这篇关于在ggplot中添加线性模型abline到log-log图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！