Я хотел сделать графики, похожие на рисунок 1 (источник: ссылка )
На рисунке 1 онипостроили регрессионный анализ с годичной изменчивостью урожайности. В моем случае я хотел бы построить график изменчивости между двумя точками и 4 блоками для каждой группы лечения. Таким образом, у графика, который я хотел, было бы три аспекта для факторов B.glucosidase
, Protein
, POX.C
из variable
и четыре цвета для факторов обработки. Кроме того, в моем текущем сюжете у меня есть легенда для блока и лечения. Я должен проходить лечение только потому, что блок должен использоваться для создания панели ошибок для изменчивости.
Я пробовал с этим кодом, который, очевидно, не работает для того, что я хочу. (Данные для df.melted
включены ниже.)
ggplot(df.melted, aes(x = value, y = yield, color = as.factor(treatment))) +
geom_point(aes(shape= as.factor(block))) +
stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, col = "darkslategrey", se=F) +
stat_poly_eq(formula = y~x,
# aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
aes(label = ..rr.label..),
parse = TRUE) +
theme_classic() +
geom_errorbar(aes(ymax = df.melted$yield+sd(df.melted$yield), ymin = df.melted$yield-sd(df.melted$yield)), width = 0.05)+
facet_wrap(~variable)
Данные:
df.melted <- structure(list(Location = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("M", "U"), class = "factor"),
treatment = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L,
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("CC",
"CCS", "CS", "SCS"), class = "factor"), block = c(1L, 2L,
3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L,
2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L,
1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L,
4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L,
3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L,
2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L,
1L, 2L, 3L, 4L), yield = c(5156L, 5157L, 5551L, 5156L, 4804L,
4720L, 4757L, 5021L, 4826L, 4807L, 4475L, 4596L, 4669L, 4588L,
4542L, 4592L, 5583L, 5442L, 5693L, 5739L, 5045L, 4902L, 5006L,
5086L, 4639L, 4781L, 4934L, 4857L, 4537L, 4890L, 4842L, 4608L,
5156L, 5157L, 5551L, 5156L, 4804L, 4720L, 4757L, 5021L, 4826L,
4807L, 4475L, 4596L, 4669L, 4588L, 4542L, 4592L, 5583L, 5442L,
5693L, 5739L, 5045L, 4902L, 5006L, 5086L, 4639L, 4781L, 4934L,
4857L, 4537L, 4890L, 4842L, 4608L, 5156L, 5157L, 5551L, 5156L,
4804L, 4720L, 4757L, 5021L, 4826L, 4807L, 4475L, 4596L, 4669L,
4588L, 4542L, 4592L, 5583L, 5442L, 5693L, 5739L, 5045L, 4902L,
5006L, 5086L, 4639L, 4781L, 4934L, 4857L, 4537L, 4890L, 4842L,
4608L), variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("B.glucosidase",
"Protein", "POX.C"), class = "factor"), value = c(1.600946,
1.474084, 1.433078, 1.532492, 1.198667, 1.193193, 1.214941,
1.360981, 1.853056, 1.690117, 1.544357, 1.825132, 1.695409,
1.764123, 1.903743, 1.538684, 0.845077, 1.011463, 0.857032,
0.989803, 0.859022, 0.919467, 1.01717, 0.861689, 0.972332,
0.952922, 0.804431, 0.742634, 1.195837, 1.267285, 1.08571,
1.20097, 6212.631579, 5641.403509, 4392.280702, 7120.701754,
5305.964912, 4936.842105, 5383.157895, 6077.894737, 5769.122807,
5016.842105, 5060.350877, 5967.017544, 5576.842105, 5174.035088,
5655.438596, 5468.77193, 7933.333333, 7000, 6352.982456,
8153.684211, 6077.894737, 4939.649123, 5002.807018, 6489.122807,
4694.035088, 5901.052632, 4303.859649, 6768.421053, 6159.298246,
6090.526316, 4939.649123, 5262.45614, 810.3024, 835.5242,
856.206, 759.8589, 726.2298, 792.6472, 724.7165, 699.3266,
500.9153, 634.8698, 637.9536, 648.8814, 641.0357, 623.3822,
555.2834, 520.8119, 683.3528, 595.9173, 635.4315, 672.4234,
847.2944, 745.5665, 778.3548, 735.8141, 395.2647, 570.4148,
458.0383, 535.3851, 678.0293, 670.7419, 335.2923, 562.5674
)), row.names = c(NA, -96L), class = "data.frame")