我正在尝试对一组数据进行非线性回归。然而,绘制时,R 返回许多不同的线,而实际上应该只有一条线。
这个问题只能在一组数据中重现,并且我看不出该数据与其他数据之间有任何明显的差异。
这是我的情节的代码:
plot(df$logFC, df$log_pval,
xlim=c(0,11.1), ylim=c(0,11),
xlab = "logFC", ylab = "p_val")
c <- df$logFC
d <- df$log_pval
model = nls(d ~ a*exp(b*c), start = list(a = 2,b = 0.1))
lines(c, predict(model), col = "dodgerblue", lty = 2, lwd = 2)
这是我的数据示例 (df):
logFC log_pval
4.315 2.788
6.724 9.836
2.925 4.136
5.451 10.836
2.345 1.486
4.219 7.618
我已将问题范围缩小到模型,但我不确定从哪里开始。非常感谢任何帮助!
最佳答案
1) ggplot
方法
我尝试使用 ggplot2 绘制数据图形,我认为输出更符合您的预期......
library(tibble)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Create dataset
df <- tibble::tribble(~logFC, ~log_pval,
4.315, 2.788,
6.724, 9.836,
2.925, 4.136,
5.451, 10.836,
2.345, 1.486,
4.219, 7.618)
# Extract some vectors
c <- df$logFC
d <- df$log_pval
# Your model
model <- nls(d ~ a*exp(b*c), start = list(a = 2,b = 0.1))
# Create second dataset for new plotting
df2 <- tibble(logFC = c, log_pval =predict(model))
# Plot output
ggplot() +
geom_line(data = df2, aes(x = logFC, y = log_pval)) +
geom_point(data = df, aes(x =logFC, y =log_pval)) +
theme_classic()
2) 基本
方法
如果您想坚持使用base
,请尝试在绘制线条之前对数据框中的x
变量进行排序:
plot(df$logFC, df$log_pval,
xlab = "logFC", ylab = "p_val")
df3 <- tibble(x = df$logFC, y = predict(model)) %>% dplyr::arrange(x)
lines(df3$x, df3$y, col = "dodgerblue", lty = 1, lwd = 1)
关于r - 绘制指数函数返回多余的线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57283281/