r - ggplot : Extend regression line to predicted value with different linetype

是否有一种简单的方法可以将虚线从实线回归线的末端延伸到预测值？
以下是我的基本尝试:

x = rnorm(10)
y = 5 + x + rnorm(10,0,0.4)

my_lm <- lm(y~x)
summary(my_lm)

my_intercept <- my_lm$coef[1]
my_slope <- my_lm$coef[2]
my_pred = predict(my_lm,data.frame(x = (max(x)+1)))

ggdf <- data.frame( x = c(x,max(x)+1), y = c(y,my_pred), obs_Or_Pred = c(rep("Obs",10),"Pred") )

ggplot(ggdf, aes(x = x, y = y, group = obs_Or_Pred ) ) +
     geom_point( size = 3, aes(colour = obs_Or_Pred) ) +
     geom_abline( intercept = my_intercept, slope = my_slope, aes( linetype = obs_Or_Pred ) )

这没有给出我希望看到的输出。我已经看过SO上的其他答案，但还没有看到任何简单的方法。我想出的最好的方法是:

ggdf2 <- data.frame( x = c(x,max(x),max(x)+12), y = c(y,my_intercept+max(x)*my_slope,my_pred), obs_Or_Pred = c(rep("Obs",8),"Pred","Pred"), show_Data_Point = c(rep(TRUE,8),FALSE,TRUE) )

ggplot(ggdf2, aes(x = x, y = y, group = obs_Or_Pred ) ) +
     geom_point( data = ggdf2[ggdf2[,"show_Data_Point"],] ,size = 3, aes(colour = obs_Or_Pred) ) +
     geom_smooth( method = "lm", se=F, aes(colour = obs_Or_Pred, linetype=obs_Or_Pred) )

这样给出的输出是正确的，但是我必须包括一个额外的列，用于指定是否要显示数据点。如果不这样做，我将得到这两个图的第二个，在拟合回归线的末尾有一个额外的点:

有没有更简单的方法告诉ggplot从线性模型中预测出单个点并在其上绘制虚线？

最佳答案

您可以仅使用实际数据绘制点，并构建预测数据框以添加线。请注意，max(x)出现两次，因此它可以是Obs行和Pred行的端点。我们还使用了shape外观，以便可以删除否则会出现在Pred的图例键中的点标记。

# Build prediction data frame
pred_x = c(min(x),rep(max(x),2),max(x)+1)
pred_lines = data.frame(x=pred_x,
                        y=predict(my_lm, data.frame(x=pred_x)),
                        obs_Or_Pred=rep(c("Obs","Pred"), each=2))

ggplot(pred_lines, aes(x, y, colour=obs_Or_Pred, shape=obs_Or_Pred, linetype=obs_Or_Pred)) +
  geom_point(data=data.frame(x,y, obs_Or_Pred="Obs"), size=3) +
  geom_line(size=1) +
  scale_shape_manual(values=c(16,NA)) +
  theme_bw()

关于r - ggplot : Extend regression line to predicted value with different linetype，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47911055/