Year<- c(1900, 1920,1940,1960,1980,2000, 2016)
Percent<-(0, 2, 4, 8, 10, 15, 18)
df<-cbind (Year, Percent)
df<-as.data.frame (df)
どのようにこれを推定することが可能であろうが年2040、2060、2080、2100年に黄土の関係をプロットしました。斜面の異なる3つのシナリオを使用して、50%のay値(パーセント)を得る?
ggplot(data=df, aes(x=Year, y=Percent)) +
geom_smooth(method="loess", color="#bdc9e1") +
geom_point(color="#2b8cbe", size=0.5) + theme_bw() +
scale_y_continuous (limits=c(0,60), "Percent of Area") +
scale_x_continuous (limits=c(1900,2100), "Year") +
geom_hline(aes(yintercept=50)) + geom_vline(xintercept = 2016)
スムーザーの外挿は避けるべきです。 – Roland
@Ronald。同意する。だから私はどのように異なる指数成長の選択肢を反映するだろうか? –
指数関数的な増加の場合は、パラメトリックモデルを使用する必要があります。 – Roland