为什么我不能用 ggplots 添加趋势线？

Question

我正在自学 R，我想预测 2023 年、2024 年和 2025 年的指数增长。我的数据是 (data.growth) :

   Year Articles
1  2005   1.0000
2  2006   3.0000
3  2007   2.0000
4  2008   3.0000
5  2009   9.0000
6  2010  14.0000
7  2011  16.0000
8  2012  18.0000
9  2013  32.0000
10 2014  40.0000
11 2015  49.0000
12 2016  34.0000
13 2017  50.0000
14 2018  42.0000
15 2019  60.0000
16 2020  59.0000
17 2021  94.0000
18 2022  76.0000

我使用以下代码：

model1 <- lm(log(Articles) ~ Year, data = data.growth)
summary (model1)

new_data <- data.frame(Year = c(2023, 2024, 2025))
predicted_values.exp <- exp(predict(model1, newdata = new_data))
predictions <- data.frame(Year = c(2023, 2024, 2025), Articles = predicted_values.exp)
predictions
data.growth.exp <- rbind(data.growth, predictions)

由此我获得了 2023 年、2024 年和 2025 年的预测值。我尝试用指数趋势线绘制它。

我使用了以下内容：

point.data <- seq(2005, 2025, 0.1)
point.values <- exp(predict(model1, list (Year = point.data)))
plot(data.growth.exp)
lines(point.data, point.values, lwd=2, col = "red", xlab = "Time (s)", ylab = "Counts")

这张图：

我得到了我想要的东西，但我试图使用

ggplot()

得到同样的东西。我尝试了以下方法：

library(ggplot2)
ggplot(data.growth.exp, aes(Year, Articles)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "nls" , formula = y ~ a * exp(b * x), se = FALSE, method.args = list(start = list(a = 1, b = 1)))

但我得到以下信息：

警告信息：

stat_smooth()

计算失败： 评估模型时产生缺失值或无穷大

我已经尝试尽我所能修改一切，但我并没有真正明白我做错了什么。正如我所说，我自学，我唯一的指导是教程和尝试过与我类似的事情的人。我试图理解它，但我不明白为什么使用 ggplot 如此困难。

Answer 1

也许我误解了这背后的数学原理。但为什么是

y ~ a * exp(b * x)

而不是

y ~ exp(a + b * x)

？

考虑到

model1

是

log(y) ~ a + b * x

所以在

nls()

中它应该是

y ~ exp(a + b * x)

做

geom_smooth(method = "nls" , formula = y ~ exp(a+b * x), se = FALSE, method.args = list(start = list(a = 1, b = 0)))

反而有效。