背景
我当前的情节看起来像这样：
问题
我想强制回归线从station_1的1开始。
码
library(ggplot2)
#READ IN DATA
var_x = c(2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011)
var_y = c(1.000000,1.041355,1.053106,1.085738,1.126375,1.149899,1.210831,1.249480,1.286305,1.367923,1.486978,1.000000,0.9849343,0.9826141,0.9676000,0.9382975,0.9037476,0.8757748,0.8607960,0.8573634,0.8536138,0.8258877)
var_z = c('Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_1','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2','Station_2')
df_data = data.frame(var_x,var_y,var_z)
out = ggplot(df_data,aes(x=var_x,y=var_y,group=var_z))
out = out + geom_line(aes(linetype=var_z),size=1)
out = out + theme_classic()
#SELECT DATA FOR Station_1
PFI_data=subset(df_data,var_z=="Station_1")
#PLOT REGRESSION FOR Station_1
out = out+ stat_smooth(data = PFI_data,
method=lm,
formula = y~x,
se=T,size = 1.4,colour = "blue",linetype=1)
任何帮助将不胜感激-这已经使我疯狂太久了！
最佳答案
首先，在将回归线强制到某个固定点时应格外小心。这是讨论的link原因。
现在，从技术角度来看，我严重依赖以下问题和解答：one，two。我的解决方案的概述如下：预计算所需的截距，不使用它进行回归，将截距添加到结果预测中。
我正在使用内部ggplot2:::predictdf.default功能来保存一些输入内容。 cbind(df, df)部分可能看起来很奇怪，但这是使geom_smooth正常工作的简单技巧，因为var_z中有两个因素级别。
# Previous code should remain intact, replace the rest with this:
# SELECT DATA FOR Station_1
PFI_data=subset(df_data,var_z=="Station_1")
names(PFI_data) <- c("x", "y", "z")
x0 <- df_data[df_data$var_z == "Station_1", "var_x"][1]
y0 <- df_data[df_data$var_z == "Station_1", "var_y"][1]
model <- lm(I(y-y0) ~ I(x-x0) + 0, data = PFI_data)
xrange <- range(PFI_data$x)
xseq <- seq(from=xrange[1], to=xrange[2])
df <- ggplot2:::predictdf.default(model, xseq, se=T, level=0.95)
df <- rbind(df, df)
df[c("y", "ymin", "ymax")] <- df[c("y", "ymin", "ymax")] + y0
out + geom_smooth(aes_auto(df), data=df, stat="identity")