I Ggplot2を使いたいのは、あたかも適合モデルからのラインを簡単に追加することです。ずっとになし
はあなたを助けることがあり、次に行く....
#prepare the data
y <- c(1.00000, 0.37360, 0.27688, 0.22992, 0.17512, 0.13768, 0.08048,
1.00000000, 0.44283122, 0.30871143, 0.23647913, 0.22586207, 0.09800363, 0.06206897)
x <- c(0,1,2,3,4,5,6,0,1,2,3,4,5,6)
z <- c(1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0)
dat <- as.data.frame(cbind(x,y,z))
#load the library
library(ggplot2)
#plot the data
ggplot(data=dat,aes(x=x,y=y))+
#add Points with different shapes depending on factor z
geom_point(aes(shape=factor(z)))+
#Add line using non-linear regreassion
stat_smooth(method="nls",formula = y~a*exp(-x*b),method.args=list(start=c(a=2,b=2)),se=F,color="red")+
#add line using linear regression
stat_smooth(method="lm",formula = y~exp(-x),se=F,color="blue")
あなたが指数関数的に減衰して特定のモデルに合うか、単にノンパラメトリック平滑化ラインにフィットするようにしたいですか?前者の場合は、データをログに記録し、 'lm'を使用します。後者については' loess'を試してください。 – Gregor
指数関数的減衰を示す特定のモデルは理想的でしょう – Will
モデルに合いたい場合は、 'nlme'パッケージの' nls'を参照してください。 –