如何在 ggplot2 R 中为 facet_wrap 的每个级别拟合自定义曲线？

Question

我有一个 x = xaxis 和 y = yaxis 的散点图和两个级别，我需要分别拆分和分析数据。对于每组数据，我需要绘制一个 y ~ (A*((B*x/C)-1) - 1)*log(x)) 形式的自定义函数。对于每个级别，我需要指定 A、B 和 C。如何在 ggplot2 中执行此操作？

ggplot2的示例代码。我生成了随机数据，因此平滑函数可能对这些数据没有意义（但对我的原始数据有用）

xaxis = c(1:100)
yaxis = rnorm(100,2,0.1)
level = rep(c("A","B"), 50)

    
df <- data.frame(xaxis, yaxis, level)
ggplot(df,aes(x= xaxis, y = yaxis, col = level)) + geom_point() +facet_wrap(.~level, scales="free")+ geom_smooth(method="lm", formula = y ~ (A*((B*x/C)-1) - 1)*log(x))

Answer 1

如果要尝试使用您的公式拟合模型以找到 A、B 和 C 的值，则不能，原因很简单，因为 B 和 C 在您的公式中仅作为比率出现。因此，如果“B”的真实值为 4，“C”的真实值为 2，那么这与“B”为 12 和“C”为 6 无法区分。只有比率两个可以通过回归估计。

如果您只想绘制由您的公式指定的线，其中您预先指定 A、B 和 C，那么是可能。例如：

my_func <- function(x, A, B, C) (A*((B*x/C)-1) - 1)*log(x)

ggplot(df,aes(x= xaxis, y = yaxis, col = level)) + 
  geom_point() +
  facet_wrap(.~level, scales = "free")+ 
  geom_function(data = data.frame(xaxis = 0, yaxis = 0, level = "A"),
                fun = my_func,
                args = list(A = 0.05, B = 2, C = 5)) +
  geom_function(data = data.frame(xaxis = 0, yaxis = 0, level = "B"),
                fun = my_func,
                args = list(A = 0.1, B = -0.0005, C = 1))

如何在 ggplot2 R 中为 facet_wrap 的每个级别拟合自定义曲线？

How to fit custom curves for each level of facet_wrap in ggplot2 R?

r

function

curve-fitting

ggplot2