在ggplot2中添加指數geom_smooth

我試圖用ggplot2生成一些示例圖形，我選擇的其中一個示例是birthday problem，這裏使用Oscon的Revolution computing presentation中的代碼'借來的'。在ggplot2中添加指數geom_smooth

birthday<-function(n){ 
    ntests<-1000 
    pop<-1:365 
    anydup<-function(i){ 
     any(duplicated(sample(pop,n,replace=TRUE))) 
     } 
    sum(sapply(seq(ntests), anydup))/ntests 
    } 

x<-data.frame(x=rep(1:100, each=5)) 
x<-ddply(x, .(x), function(df) {return(data.frame(x=df$x, prob=birthday(df$x)))}) 
birthdayplot<-ggplot(x, aes(x, prob))+ 
     geom_point()+geom_smooth()+ 
     theme_bw()+ 
     opts(title = "Probability that at least two people share a birthday in a random group")+ 
     labs(x="Size of Group", y="Probability")

在這裏，我的圖形是我將描述爲指數，但geom_smooth不適合數據特別好。我嘗試了黃土方法，但這並沒有改變很多。任何人都可以建議如何添加更好的光滑？

感謝

保羅。

來源

2010-08-20 PaulHurleyuk

問題是概率遵循邏輯曲線。如果更改生日函數以返回原始成功和失敗，而不是概率，則可以擬合適當的平滑線。現在

birthday<-function(n){ 
    ntests<-1000 
    pop<-1:365 
    anydup<-function(i){ 
    any(duplicated(sample(pop,n,replace=TRUE))) 
    } 
    data.frame(Dups = sapply(seq(ntests), anydup) * 1, n = n) 
} 
x<-ddply(x, .(x),function(df) birthday(df$x))

，你必須把點添加作爲總結，並指定一個邏輯迴歸爲平滑類型。

ggplot(x, aes(n, Dups)) + 
    stat_summary(fun.y = mean, geom = "point") + 
    stat_smooth(method = "glm", family = binomial)

來源

2010-08-20 12:46:33 JoFrhwld

曲線並不是真的邏輯，即使它是S形的。你可以在原始圖 – Aniko 2010-08-20 13:48:30

hm右邊的'scale_y_logit（）'看到它。我不確定那時適當的迴歸是什麼，但擁有原始數據仍然可以讓你用'stat_smooth（）'符合那條線。 – JoFrhwld 2010-08-20 14:46:27

平滑例程不作出反應，爲的x足夠快低值的突然變化（和它沒有辦法知道的prob值被限制在0-1範圍內的方式）。由於您的可變性如此之低，因此快速解決方案是減少在每個點完成平滑的值的範圍。看看這個圖中的紅線：

birthdayplot + geom_smooth(span=0.1, colour="red")

來源

2010-08-20 13:50:59 Aniko

在ggplot2中添加指數geom_smooth

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