如何在一个图中绘制lm（log（y）〜）和lm（y~x + x ^ 2）的ggplot

Question

使用包ggplot2和iris，我想绘制一个带有拟合回归线的散点图。

library(ggplot2)
ggplot(data=iris, aes(x = Petal.Width, y = Petal.Length,color=Species)) + 
  geom_point(shape=1) +
  stat_smooth(method = "lm",formula= 'Petal.Length ~ Petal.Width+I(Petal.Width^2)+SaleType+Petal.Width*Species', data=iris,
              aes(x = Petal.Width, y = Petal.Length,color=Species))

**Warning message:
Computation failed in `stat_smooth()`:
variable lengths differ (found for '(weights)')** 

我正在考虑得到这个警告的原因，我有两个自变量，但是现在R无法读取在stat_smooth中按颜色分割的Species。如何绘制两条与plot(Petal.Width,fitted(fit))相同的线。另外，如果我有另一个由同一组数据拟合的回归模型，但log（y），fit<-lm(log(Petal.Length)~Petal.Width+Species+Petal.Width*Species,data=iris).我可以将两个回归模型的绘制放在同一个图形中吗？

Answer 1

我不认为将变换后的回归与原始值组合在同一规模上是不合适的。相反，这些应该绘制在不同的数字上。使用iris数据集，您可以绘制原始数据，如下所示：

ggplot(data=iris, aes(color=Species)) + 
  geom_point(aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Width)) +
  stat_smooth(method = "lm", aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Width,color=Species))

然后将Sepal.Width转换为另一个变量：

iris$LogSepal.Width <- log(iris$Sepal.Width)

然后绘制变换后的变量。我希望这有帮助。

ggplot(data=iris, aes(color=Species)) + 
  geom_point(aes(x = Petal.Width, y = LogSepal.Width)) +
  stat_smooth(method = "lm", aes(x = Petal.Width, y = LogSepal.Width,color=Species))