我試圖顯示低 x 值的線性模型和更高 x 值的非線性模型。為此，我將使用 DNase 作為示例：
library(ggplot2)
#Assinging DNase as a new dataframe:
data_1 <- DNase
#Creating a column that can distinguish low and high range values:
data_1$range <- ifelse(data_1$conc <5, "low", "high")
#Attempting to plot separate lines for low and high range values, and also facet_wrap by run:
ggplot(data_1, aes(x = conc, y = density, colour = range))
geom_point(size = 0.5) stat_smooth(method = "nls",
method.args = list(formula = y ~ a*exp(b*x),
start = list(a = 0.8, b = 0.1)),
data = data_1,
se = FALSE)
stat_smooth(method = 'lm', formula = 'y~0 x')
facet_wrap(~Run)
但是，正如您所看到的，它似乎同時為兩者繪制了線性模型和非線性模型，而且我無法弄清楚將告訴它只為每個繪制一個的資訊放在哪里。另外，如果可能的話，我可以將這些模型擴展到 x 軸上的所有值范圍嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
您可以為每個geom. 在這種情況下，使用子集data_1usingrange僅向每個stat_smooth()呼叫提供相關資料（以及整個框架以geom_point()
ggplot(NULL, aes(x = conc, y = density, colour = range))
geom_point(data = data_1, size = 0.5)
stat_smooth(data = subset(data_1, range == "high"),
method = "nls",
method.args = list(formula = y ~ a*exp(b*x),
start = list(a = 0.8, b = 0.1)),
se = FALSE)
stat_smooth(data = subset(data_1, range == "low"), method = 'lm', formula = 'y~0 x')
facet_wrap(~Run)
如果您想在所有資料上擬合兩個模型，那么只需手動計算這些資料data_1并手動繪制即可。
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