Я после небольшой помощи в визуализации моих данных. Я смотрю на некоторые экспериментальные данные и пытаюсь уместить линию, чтобы легче было ее визуализировать;Я не планирую использовать это для анализа, по крайней мере пока.
Я использую geom_point () для отображения своих данных. Проблема в том, что данные представляют собой биологические данные с временным разрешением и часто довольно шумные, поэтому мои подгруппы перекрываются, что затрудняет их визуализацию. Поэтому я хочу создать «среднюю» (извините за мой нестатистический язык!) Строку для каждой подгруппы, чтобы я мог быстро визуализировать тенденции.
Я смотрел на geom_smooth и различные модели, которые можно использовать, чтобы соответствовать линии. Уходу LOESS требуется много времени (обычно у меня будет ~ 70 000 точек данных), и, похоже, он не такой точный. GAM лучше, но не точно отражает различные параметры, на которые я смотрю. Соответствующими значениями являются пиковое значение, момент времени для пикового значения и время первой точки перегиба (после начальной фазы запаздывания). У меня есть эти точки доступа.
Следует отметить, что все графики начинаются с (0,0), поэтому в идеале линия должна проходить через это.
В качестве типичного примера. n = 6
ggplot(ad, aes(Time, y))+geom_point(color='gray', size=1)+
geom_smooth(method='gam', formula=y ~ s(x, bs = "cs"))+
geom_smooth(method="loess", colour='red')
Я думаю, мне нужно ограничить данные в (0,0), но также как-то использовать данные (которые у меня есть в другом кадре данных) длявремя перегиба.
Может кто-нибудь предложить какие-либо способы улучшить мою линию?