利用 R 绘制拟合曲线

Table of Contents

1. 利用 R 绘制拟合曲线
   1. 单纯使用 goem_smooth
   2. 单纯使用 spline
   3. 同时使用前两种方法

利用 R 绘制拟合曲线

个人主要使用 ggplot2 进行绘图，这里也只介绍 ggplot2 的相关方法。

利用 R 绘制拟合曲线主要有两类方法：

1. 利用 geom_smooth 进行曲线的拟合(method 选择 loess 或者添加 formula)；
2. 利用 spline 进行插值操作，然后用 geom_line 进行连接。

但是，这两种方法都有一些缺陷。利用 geom_smooth 进行曲线的拟合在某些数据的情况下会拟合比较差，甚至呈现折线。利用 spline 进行插值操作后绘图会导致曲线必须经过实际值对应的点，导致曲线僵硬。在某些情况下，两种方法都无法得到我们需要的图形。

在本文中，需要绘制如下数据的图形：

density	ROS
0	3.43
0.001	1.86
0.01	56.00
0.1	225.31
1	183.56
10	339.40
100	272.89
1000	204.17
10000	2.29

该数据表现了样品随着浓度的变化，观测值变化的情况。

单纯使用 goem_smooth

    library(ggplot2)
    ros <- read.csv('tem.csv', colClasses = c('character', 'numeric'))
    ros <- transform.data.frame(ros, density2 = 1:9)
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_smooth(aes(x=density2, y=ROS), se = F, method = 'loess')

单纯使用 spline

    ros <- transform.data.frame(ros, density2=1:9)
    tem <- as.data.frame(spline(ros$density2, ros$ROS, n=10000))
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_line(data = tem, aes(x=x, y=y))

同时使用前两种方法

    tem2 <- as.data.frame(spline(ros$density2, ros$ROS, n=100))
    ggplot(ros, aes(x=density, y=ROS)) +
      geom_point() +
      geom_smooth(data = tem2, aes(x=x, y=y), se = F, method = 'loess')