R语言stat_poly_eq怎么对多组数据分类标注

Question

在ggplot 中，如图只靠颜色，已经没法区分这些公式各自对应哪些数据了。 有大神知道stat_poly_eq怎么区分相同颜色不同形状的拟合公式么？

或者怎么在公式旁边添加一些标签自动区分来自哪些数据呢？

非常感激！！！

 

 

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要使用R语言中的stat_poly_eq来对多个数据集进行分类标注，您可以通过以下步骤完成：

1. 加载所需的库。
2. 准备数据，确保每个数据集中都有一个包含自变量（X）和因变量（Y）的列。
3. 使用stat_poly_eq函数来计算多项式回归模型，并为每组数据指定相应的系数。

下面是实现这个过程的一个示例代码片段：

# 加载所需的库
library(ggplot2)

# 示例数据
data <- data.frame(
  x = c(20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20),
  y = c(-13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13, -13)
)

# 计算多项式回归模型
model_1 <- stat_poly_eq(y ~ x, data = data)
model_2 <- stat_poly_eq(y ~ x^2, data = data)
model_3 <- stat_poly_eq(y ~ x + x^2, data = data)

# 创建图表
ggplot(data, aes(x)) +
  geom_line(aes(y = model_1$coefficients), color = "blue") +
  geom_point(data = data, aes(y = y), color = "red") +
  geom_line(aes(y = model_2$coefficients), color = "green") +
  geom_point(data = data, aes(y = y), color = "black") +
  geom_line(aes(y = model_3$coefficients), color = "purple") +
  theme_minimal()

这段代码首先加载了ggplot2库，然后准备了一个示例数据集。接下来，它计算了三个不同的多项式回归模型：y ~ x、y ~ x^2 和 y ~ x + x^2。最后，它创建了一个图表，其中每个点都表示原始数据集中的一个样本，而线条代表相应模型的系数。

通过这种方式，您可以轻松地将不同的模型应用于不同的数据集，并根据它们的颜色来识别它们所属的数据集。如果您想给每个模型加上额外的标签或注释，可以修改上述代码以适应您的需求。