geom_smooth的公式引數是否反映了aes()中的內容？-有解無憂

我有一個 ggplot 用于變數增長速率和任期之間的對數關系：

pdata %>% 
  ggplot(aes(x = log(TENURE), y = GROWTH_RATE))  
  geom_point(color = 'gray', alpha = 0.3)  
  geom_smooth(method = 'lm', formula = 'y ~ x')

geom_smooth 的公式引數是否反映了 aes() 中的內容？

但 geom_smooth 似乎更適合：

pdata %>% 
  ggplot(aes(x = log(TENURE), y = GROWTH_RATE))  
  geom_point(color = 'gray', alpha = 0.3)  
  geom_smooth(method = 'lm', formula = 'y ~ log(x)')

geom_smooth 的公式引數是否反映了 aes() 中的內容？

哪個情節是正確的？哪個圖顯示了基于帶有公式的線性模型的平滑擬合線y ~ log(TENURE)？

uj5u.com熱心網友回復：

看起來您的潛在增長率隨著任期對數的對數而變化。以下是具有“日志日志”關系的一些示例資料：

tibble(TENURE = runif(1E4, min = 7, max = 1000),
       GROWTH_RATE = rnorm(1E4, mean = 1, sd = 0.1) * log(log(TENURE))) %>%
  ggplot(aes(log(TENURE), GROWTH_RATE))  
  geom_point(alpha = 0.3, color = "gray50")  
  geom_smooth(method = 'lm', formula = 'y ~ x')

根據日志繪制增長會導致像第一個一樣松散。請注意，lm正在使用來自您x和y映射的轉換值，因此我們可以看到它正在使用log(TENURE)for x。（請參閱底部以確認這一點。）

geom_smooth 的公式引數是否反映了 aes() 中的內容？

但是針對任期日志的日志建模更合適。在這里，當我們使用時y ~ log(x)，這意味著y ~ log( [log(TENURE)] )因為 x 被全域映射ggplot(aes(...))到與 TENURE 的日志相關。

 ...   geom_smooth(method = 'lm', formula = 'y ~ log(x)')

geom_smooth 的公式引數是否反映了 aes() 中的內容？

If instead the original relationship had been a good fit for y ~ log(x), like the different generated data here, your first lm would have matched better:

tibble(TENURE = runif(1E4, min = 7, max = 1000),
       GROWTH_RATE = rnorm(1E4, mean = 1, sd = 0.1) * log(TENURE)) %>%
  ggplot(aes(log(TENURE), GROWTH_RATE))  
  geom_point(alpha = 0.3, color = "gray50")  
  geom_smooth(method = 'lm', formula = 'y ~ x')

geom_smooth 的公式引數是否反映了 aes() 中的內容？

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標籤：r ggplot2

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