r - 如何将非线性模型添加到散点图中?
问题描述
我想在我的散点图中添加一个带有置信带的非线性模型。为了解释,我使用了从 0 到 1000 m 的温度、盐度等的垂直深度剖面数据。交换轴后,不幸的是,我未能添加带有置信带的回归模型。如果你们中的任何人可以帮助我开始这个,我会很感激。
我的数据如下所示:
CTD Area Station Cast Lat Long Month Day Hour Temp Sal DO Fluo Depth
898 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.9 1.7 1.0
899 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.4 1.5 2.0
900 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.7 1.5 3.0
901 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.5 1.6 4.0
902 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.3 1.8 5.0
903 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.4 1.9 6.0
904 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.8 1.8 7.0
905 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.7 1.7 7.9
906 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.2 1.7 8.9
907 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.2 2.1 9.9
908 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.1 1.9 10.9
909 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.2 1.7 11.9
910 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.4 2.3 12.9
911 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.8 1.7 13.9
912 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.9 1.4 14.9
913 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 283.0 1.5 15.9
914 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.9 1.4 16.9
915 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 282.4 1.6 17.9
916 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 281.5 1.6 18.9
917 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 280.9 1.5 19.9
918 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 281.9 1.9 20.9
919 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 284.8 1.4 21.9
920 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 286.4 1.5 22.8
921 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 286.5 1.8 23.8
922 9102 1 12 1 -44.59 174.2 10 24 20 10.7 34.6 285.7 1.8 24.8
在给定的示例中,最上面 25 m 的温度没有变化,但相信我,它会在下面发生变化。
到目前为止,我的代码如下所示:
p1<-ggplot(A1,aes(x=Temp,y=Depth,group=Cast))+
geom_point()+xlim(c(6,12))+scale_y_reverse(lim=c(500,0))
p1
解决方案
ggplot
提供了自动拟合 LOESS 曲线的可能性geom_smooth
:
ggplot(A1,aes(x=Temp,y=Depth,group=Cast)) +
geom_point() +
geom_smooth() +
xlim(c(6,12)) +
scale_y_reverse(lim=c(500,0))
但是,这是一个问题,如果您没有想要展示的实际模型,这是否符合您的需求。
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