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利用 R 繪製擬合曲線

Table of Contents

  1. 利用 R 繪製擬合曲線
    1. 單純使用 goemsmooth
    2. 單純使用 spline
    3. 同時使用前兩種方法

利用 R 繪製擬合曲線

個人主要使用 ggplot2 進行繪圖,這裡也只介紹 ggplot2 的相關方法。

利用 R 繪製擬合曲線主要有兩類方法:

  1. 利用 geomsmooth 進行曲線的擬合(method 選擇 loess 或者新增 formula);
  2. 利用 spline 進行插值操作,然後用 geomline 進行連線。

但是,這兩種方法都有一些缺陷。利用 geomsmooth 進行曲線的擬合在某些資料的情況下會擬合比較差,甚至呈現折線。利用 spline 進行插值操作後繪圖會導致曲線必須經過實際值對應的點,導致曲線僵硬。在某些情況下,兩種方法都無法得到我們需要的圖形。

在本文中,需要繪製如下資料的圖形:

density ROS
0 3.43
0.001 1.86
0.01 56.00
0.1 225.31
1 183.56
10 339.40
100 272.89
1000 204.17
10000 2.29

該資料表現了樣品隨著濃度的變化,觀測值變化的情況。

單純使用 goem_smooth

    library(ggplot2)
    ros <- read.csv('tem.csv', colClasses = c('character', 'numeric'))
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_smooth(aes(x=density2, y=ROS), se = F, method = 'loess')

單純使用 spline

    ros <- transform.data.frame(ros, density2=1:9)
    tem <- as.data.frame(spline(ros$density2, ros$ROS, n=10000))
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_line(data = tem, aes(x=x, y=y))

同時使用前兩種方法

    tem2 <- as.data.frame(spline(ros$density2, ros$ROS, n=100))
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_smooth(data = tem2, aes(x=x, y=y), se = F, method = 'loess')