は、だから私は、次のデータセットを持っているR

Question

にxの値を繰り返してプロット -

dat <- structure(list(cases = c(2L, 6L, 10L, 8L, 12L, 9L, 28L, 28L, 
36L, 32L, 46L, 47L), qrt = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
1L, 2L, 3L, 4L), date = c(83, 83.25, 83.5, 83.75, 84, 84.25, 
84.5, 84.75, 85, 85.25, 85.5, 85.75)), .Names = c("cases", "qrt", 
"date"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L)) 


    cases qrt date 
    2 1  83.00 
    6 2  83.25 
    10 3  83.50 
    8 4  83.75 
    12 1  84.00 
    9 2  84.25 
    28 3  84.50 
    28 4  84.75 
    36 1  85.00 
    32 2  85.25 
    46 3  85.50 
    47 4  85.75 

あり、より多くのデータポイントがありますが、物事は、私はそれらを省略少し単純に見えるように。

そして、このデータセットに私はGLMに合わせています

fit <- glm(cases~date+qrt, family = poisson, data = dat) 

基本的に、私はこのGLMが、それはこのようになります生成し、この近似値のためのプロットを作成したいと思います（これは実際のためにプロットしたものです完全なデータセット、黒丸オリジナルデータと白丸が装着データであるれている）私が持っているだろうと仮定したX axis.I'mにQRT繰り返すx値と

ファンクションpredict()を使用する私はこれを試してみましたが、1,2,3,4,1,2,3,4などを繰り返す代わりに、x軸のx値が1から12になるようにしました。また、上のプロットのように、当てはめられた値に元のデータをどのようにプロットしますか？

Answer 1

難しくありません。ただ、軸の表示を制御するaxisを使用します。

## disable "x-axis" when `plot` fitted values 
## remember to set decent `ylim` for your plot 
plot(fit$fitted, xaxt = "n", xlab = "qtr", ylab = "cases", main = "GLM", 
    ylim = range(c(fit$fitted, dat$cases))) 
## manually add "x-axis", with "labels" and "las" 
axis(1, at = 1:12, labels = rep.int(1:4, 3), las = 2) 
## add original observed cases 
points(dat$cases, pch = 19) 

あなたがここにpredictを使用する必要はありません。四半期の時系列にはギャップ/欠損値がないため、適合モデルfitの適合値が必要です。 ggplotと

Answer 2

：

df <- rbind(data.frame(index=as.factor(1:nrow(dat)), value=dat$cases, cases='actual'), 
      data.frame(index=as.factor(1:nrow(dat)), value=predict(fit, type='response'), cases='predicted')) 
library(ggplot2) 
ggplot(df, aes(index, value, color=cases)) + geom_point(cex=3) + 
    scale_color_manual(values=c('black', 'gray')) + 
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, max(df$value)+5, 5)) + theme_bw()