Как построить необработанные данные, но использовать предсказанные значения для подгонки линии в ggplot2 R?

Question

У меня есть набор данных (dat) с необработанными данными (raw_x и raw_y).Я предсказал модель, и прогнозы из этой модели хранятся в dat $ предиката.Я хочу построить необработанные данные, но наложить данные на geom_smooth (здесь квадратичная функция), но с использованием предсказанных данных.Это моя попытка базового кода.Я не уверен, как использовать прогнозируемые значения в geom_smooth.

ggplot(dat, aes(x = raw_x, y = raw_y, colours = "red")) + 
  geom_point() +  
  theme_bw() + 
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + I(x^2))

Answer 1

На следующем графике показаны исходные точки, линейная линия подгонки и подгоночные точки.Я использую вымышленные данные, так как вы не опубликовали ни одного.

set.seed(1234)
x <- cumsum(rnorm(100))
y <- x + x^2 + rnorm(100, sd = 50)

dat <- data.frame(raw_x = x, raw_y = y)

fit <- lm(y ~ x + I(x^2), dat)
dat$predict <- predict(fit)

ggplot(dat, aes(x = raw_x, y = raw_y)) + 
  geom_point(colour = "blue") +  
  theme_bw() + 
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + I(x^2), colour = "red") +
  geom_point(aes(y = predict), colour = "black")